O sequenciamento AQRNA mapeia quantitativamente pequenos RNAs, como microRNAs, tRNAs e fragmentos de tRNA em praticamente qualquer amostra de célula ou tecido. Ele pode ser usado para mapear algumas das 170 modificações conhecidas de tRNA, mas existem outros métodos que são mais específicos para mapeamento. Você pode usar o AQRNA-seq para descobrir biomarcadores de doenças no RNome e explorar os mecanismos de tradução de proteínas no nível dos sistemas.
A maioria dos métodos de RNA-seq não consegue quantificar com precisão a abundância de moléculas individuais de RNA em uma amostra. Isso é causado por ambas as propriedades estruturais do RNA, como estruturas secundárias, modificações pós-transcricionais, bem como pela bioquímica da preparação da biblioteca, como vieses de ligação de mil vezes induzidos pelos nucleotídeos terminais nos RNAs. O AQRNA-seq foi desenvolvido para superar vários desafios técnicos e biológicos, limitando a quantificação precisa da abundância de RNA na amostra.
Comparado a outros assuntos, atinge linearidade entre recontagens e números de cópias de moléculas de RNA, com precisão, quantifica 75% de uma biblioteca de referência, comprimindo 963 microRNAs com precisão dupla. O AQRNA-seq é único no fornecimento de quantificação absoluta de pequenos RNAs. Isso vincula as recontagens de sequenciamento diretamente ao número de cópias de uma molécula de RNA na amostra.
Esse nível de precisão é crucial para comparar dezenas a centenas de tRNAs em uma amostra, e é diferente do pequeno RNA-seq regular, que permite apenas a quantificação relativa entre condições e amostras. Projetamos o AQRNA-seq para uma necessidade não atendida na compreensão da tradução de proteínas. Descobrimos que as células reprogramaram dezenas de modificações de tRNA no número de cópias dos tRNAs modificados, para permitir a tradução seletiva de RNAs mensageiros que são enriquecidos com códons correspondentes a esses tRNAs.
O AQRNA-seq nos permite quantificar as mudanças no pool de tRNA como parte desse mecanismo. Nós o usamos extensivamente para validar este novo modelo de tradução de proteínas.
