Il sequenziamento dell'RNA è una tecnica ampiamente utilizzata nella biologia molecolare che consente ai ricercatori di profilare i livelli di espressione dei geni in un campione biologico. Tuttavia, l'interpretazione accurata dei dati RNA-seq può essere difficile a causa di vari errori che possono verificarsi durante il processo.
Questi errori possono derivare dalle caratteristiche intrinseche delle molecole di RNA, come la composizione della sequenza e le modifiche chimiche, nonché da fattori tecnici legati alla preparazione delle librerie e alle metodologie di sequenziamento. Di conseguenza, alcune sequenze di RNA possono essere amplificate o soppresse preferenzialmente durante il processo RNA-seq, portando a misurazioni imprecise dell'espressione genica.
Per affrontare questo problema, i ricercatori dell’UC San Diego hanno sviluppato ORION, una piattaforma online che integra dati provenienti da più fonti per fornire una comprensione completa dei bias della sequenza dell’RNA. Lo strumento consente agli utenti di esplorare i potenziali effetti di questi errori sui modelli di espressione genetica e di identificare le regioni della sequenza di RNA che sono particolarmente suscettibili a questi errori.
I ricercatori hanno dimostrato l’utilità di ORION analizzando i dati RNA-seq provenienti sia da cellule sane che tumorali. Hanno scoperto che ORION poteva identificare efficacemente le regioni della sequenza di RNA che erano distorte a causa di mutazioni o cambiamenti nelle condizioni ambientali, consentendo così un'interpretazione più accurata dei dati RNA-seq.
Inoltre, ORION può aiutare i ricercatori a ottimizzare il loro disegno sperimentale RNA-seq suggerendo regioni di sequenze di RNA che hanno meno probabilità di essere influenzate da bias, portando a misurazioni dell'espressione genica più affidabili e riproducibili.
Nel complesso, il portale ORION fornisce una risorsa preziosa per i ricercatori che studiano l'espressione genica utilizzando RNA-seq. Lo strumento contribuisce a far progredire la nostra comprensione dell'impatto dei bias di sequenza dell'RNA e consente un'analisi più accurata e affidabile dei dati RNA-seq.