Cienciaes.com : Le transcriptome et sa lecture. Nous avons parlé avec Ana Conesa

Imaginez que chaque cellule de votre corps est une usine miniature, travaillant constamment pour vous maintenir en vie et fonctionner. A l’intérieur de cette usine, il y a un ensemble complet d’instructions, le ADN, qui contient les plans nécessaires à la construction et à l’exploitation de la cellule. Pour que les instructions stockées dans le ADN sont utiles, il est nécessaire qu’ils puissent être lus et exécutés sans altérer les informations d’origine. Ceci est réalisé avec le ARN. Lorsque la cellule souhaite commencer à fabriquer une protéine, elle facilite la copie des informations contenues dans un gène. ARN. Cette copie se déplace à travers la cellule comme un messager qui transporte les informations vers les parties où la protéine est fabriquée.

Ce mécanisme se répète à chaque fois qu’un gène entre en action et provoque l’existence d’un grand nombre de ARN qui errent en même temps dans la cellule, formant un tout appelé transcriptome, un mot composé de « transcript », signifiant « copier », et du suffixe « -oma », utilisé en biologie pour désigner une collection complète de quelque chose dans un organisme.

Pareil que lui ADNchaque ARN est codé avec quatre lettres chimiques (bien qu’une des lettres soit différente de celles du ADN). Ces quatre molécules sont placées séquentiellement comme les lettres d’un alphabet forment des mots, des mots génétiques qui contiennent, par exemple, la formule d’une protéine. Chaque ARN Il est constitué d’une chaîne pouvant contenir des centaines ou des milliers de lettres disposées dans un ordre que les scientifiques ont du mal à lire. Cependant, parvenir à cette lecture est une entreprise difficile, comme le commente notre invité dans Parler aux scientifiquesAna Conesa, chercheuse au SCCI à l’Institut de Biologie Intégrative des Systèmes (SCCI-UV).

Pour lire le transcriptome d’une cellule, différentes techniques ont été développées ces dernières années qui rivalisent entre elles pour obtenir les meilleurs résultats. Certaines méthodes reposent sur la lecture de courtes séquences de lettres, ce qui nécessite de « découper » le texte. ARN en petits morceaux, lisez ces morceaux, puis utilisez des méthodes informatiques sophistiquées pour les reconstituer et récupérer les informations. Ces méthodes de lecture courtes posent des problèmes lorsqu’il existe des séquences de lettres répétées qui sont ensuite difficiles à relier dans leur position correcte lors de la reconstruction. Par rapport à ces méthodes, d’autres ont été développées basées sur le séquençage de ARN de longues chaînes qui permettent une capture et une lecture plus importantes.

Pour évaluer l’efficacité des approches à lecture longue dans l’analyse du transcriptome, le Consortium d’évaluation du projet d’annotation du génome a été créé. ARN-Long Read Seq, auquel appartient Ana Conesa. En utilisant différents protocoles et plates-formes de séquençage, le consortium a généré plus de 427 millions de séquences à lecture longue à partir d’ensembles de données de ADN complémentaires et ARN directe, couvrant les espèces humaines, souris et lamantins. Il existe des bibliothèques de séquences provenant aussi bien de l’homme que de la souris qui servent de référence pour comparer les résultats obtenus par les différentes méthodes. Cependant, concernant le lamantin, de telles bibliothèques n’existent pas et leurs données nous ont donc permis de détecter de nouvelles séquences. Ces données ont été mises à disposition des scientifiques afin qu’ils puissent effectuer la lecture selon les différentes méthodes disponibles dans leurs laboratoires.

Les résultats de l’étude ont été publiés dans Méthodes de la nature dans un article intitulé « Évaluation systématique des lectures longues ARN-méthodes seq pour l’identification et la quantification des transcriptions ». L’étude a révélé que les bibliothèques avec des séquences plus longues et plus précises produisaient des transcriptions plus précises que celles avec une plus grande profondeur de lecture, tandis qu’une plus grande profondeur de lecture améliorait la précision de la quantification.

La discussion de l’article souligne que la quantité de lectures ne conduit pas toujours à des transcriptions plus précises, soulignant l’importance de la qualité et de la longueur des lectures. Le choix de l’outil d’analyse influence considérablement les résultats, certains privilégiant les transcriptions connues et d’autres étant plus sensibles aux nouvelles transcriptions. Il est reconnu que l’annotation de nouvelles transcriptions reste un défi, avec des résultats incohérents indiquant la nécessité de développer davantage d’outils.

La validation expérimentale a démontré l’efficacité des méthodes à lecture longue pour découvrir la complexité du transcriptome chez les organismes non modèles. L’étude conclut qu’il est crucial de continuer à évaluer et à développer des outils de séquençage pour ARN lecture longue pour améliorer la précision et l’efficacité de l’identification et de la quantification des transcriptions.

Référence:
Pardo-Palacios, FJ, Wang, D., Reese, F. et al. Évaluation systématique des méthodes de séquençage ARN lecture longue pour l’identification et la quantification des transcriptions. Méthodes Nat (2024).