Difetto principale di approccio standard globale analisi di espressione genica identificata

Maggio 1, 2016 Admin Salute 0 3
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"L'analisi di espressione è uno dei metodi più comunemente utilizzati in biologia moderna", dice Whitehead membro Richard Young. "Così siamo preoccupati che le ipotesi sbagliate possono influenzare l'interpretazione di molti studi biologici."

Molto dell'interpretazione di oggi di dati di espressione genica si basa sul presupposto che tutte le cellule che vengono analizzati hanno simili quantità totali di RNA messaggero (mRNA), approssimativamente 10% di RNA di una cellula che agisce come un modello per la sintesi proteica. Tuttavia, alcune cellule, comprese le cellule tumorali aggressive, producono molte volte più mRNA di altre cellule. Espressione genica globale tradizionale analisi sono tipicamente ignorato tali differenze.




"Abbiamo evidenziato questo presupposto comune in analisi di espressione genica che interessa potenzialmente molti ricercatori," afferma Tony Lee, uno scienziato in laboratorio di Young e un corrispondente autore dell'articolo pubblicato nel numero di questa settimana di Cell. "Abbiamo fornito un esempio concreto del problema e una soluzione che può essere implementata dagli investigatori."

I membri della giovane laboratorio recentemente scoperto la falla mentre indaga geni espressi nelle cellule tumorali che esprimono alti livelli di c-Myc, un regolatore gene noto per essere altamente espresso in cellule tumorali aggressive. Quando si confrontano le cellule con livelli di c-Myc alta e bassa, sono stati sorpresi di trovare risultati molto diversi che utilizzano diversi approcci per l'analisi di espressione genica. Ulteriori indagini hanno rivelato che ci sono notevoli differenze negli importi totali di RNA dalle cellule -contenenti c-Myc alti e bassi, ma queste differenze sono state mascherate con metodi sperimentali e analitici di uso comune.

"I diversi risultati che abbiamo visto da diversi metodi di analisi di espressione genica sono stati scioccanti, e ci ha portato a reinvestigate l'intero processo su diverse piattaforme", afferma Jakob Lovйn, Ricercatore post-dottorato nel laboratorio di Young e co-autore del documento Cell. "Poi abbiamo capito che l'assunzione comune che le cellule contengono simili livelli di mRNA è gravemente viziata e può portare a gravi errori di interpretazione, in particolare con le cellule tumorali che possono avere molto diverse quantità di RNA."

Oltre a delineare questo problema, gli scienziati Whitehead descrivono anche un rimedio. Utilizzando mRNA prodotto sinteticamente, chiamato RNA spike-in, come controlli standardizzati, i ricercatori possono confrontare i dati sperimentali ed eliminare ipotesi sul totale ammonta RNA cellulare. Il rimedio si applica a tutte le piattaforme di analisi di espressione genica tre hanno studiato.

Anche se i ricercatori ritengono l'uso di RNA spike-in dovrebbe diventare il nuovo standard per le analisi di espressione genica globale, domande destinate a persistere sulle interpretazioni di molte ricerche prima.

"Ci sono più di 750.000 dataset di espressione in banche dati pubbliche, e perché in genere mancano informazioni sui numeri di cellulare utilizzate nell'analisi, non è chiaro se essi possono essere riesaminati al fine di convalidare l'interpretazione originale", dice David Orlando, uno scienziato nel giovane laboratorio. "Potrebbe essere necessario reinvestigate alcuni concetti importanti."

Questo lavoro è stato sostenuto dal National Institutes of Health (NIH) concede HG002668 e CA146445, l'American Cancer Society, e il Consiglio svedese della ricerca.

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