遺伝情報を用いたRNA編集の定量的な研究

Quantifying RNA Editing in Deep Transcriptome Datasets.

• Claudio Lo Giudice
• Domenico Alessandro Silvestris
• Shalom Hillel Roth
• Eli Eisenberg
• Graziano Pesole
• Angela Gallo
• Ernesto Picardi

抄録

RNAseq技術を用いた大規模なトランスクリプトームシークエンスにより、オルタナティブスプライシングやRNA編集などの共・後転写機構をトランスクリプトーム全体で定量的に調べることが可能になりました。後者は、ヒトのトランスクリプトームに豊富に存在し、100万個のアデノシンがADAR酵素によってイノシンに脱アミノ化されている。RNA編集は自然免疫応答を調節しており、その調節障害は、自己免疫疾患や炎症性疾患、神経変性疾患や精神疾患、腫瘍などの様々な疾患と関連していることが知られています。ディープトランスクリプトームデータを用いたRNA編集の正確なプロファイリングはまだ課題であり、結果は処理とアライメントのステップに強く依存しています。しかし、RNA編集を確実に定量化し、複数のサンプルにわたってその生物学的および機能的な役割を調べるためには、イノシノームレパートリーの正確な呼び出しが必要である。実際のRNAseqデータを用いて、異なるバイオインフォマティクスのステップがRNA編集の検出に与える影響を実証し、その活性レベルを定量化するための主要なメトリクスを説明する。

Massive transcriptome sequencing through the RNAseq technology has enabled quantitative transcriptome-wide investigation of co-/post-transcriptional mechanisms such as alternative splicing and RNA editing. The latter is abundant in human transcriptomes in which million adenosines are deaminated into inosines by the ADAR enzymes. RNA editing modulates the innate immune response and its deregulation has been associated with different human diseases including autoimmune and inflammatory pathologies, neurodegenerative and psychiatric disorders, and tumors. Accurate profiling of RNA editing using deep transcriptome data is still a challenge, and the results depend strongly on processing and alignment steps taken. Accurate calling of the inosinome repertoire, however, is required to reliably quantify RNA editing and, in turn, investigate its biological and functional role across multiple samples. Using real RNAseq data, we demonstrate the impact of different bioinformatics steps on RNA editing detection and describe the main metrics to quantify its level of activity.

Copyright © 2020 Lo Giudice, Silvestris, Roth, Eisenberg, Pesole, Gallo and Picardi.