Le séquençage de l'ARN est une technique largement utilisée en biologie moléculaire qui permet aux chercheurs de profiler les niveaux d'expression des gènes dans un échantillon biologique. Cependant, l’interprétation précise des données de séquençage d’ARN peut s’avérer difficile en raison de divers biais pouvant survenir au cours du processus.
Ces biais peuvent provenir des caractéristiques inhérentes des molécules d’ARN, telles que leur composition de séquence et leurs modifications chimiques, ainsi que de facteurs techniques liés à la préparation de la bibliothèque et aux méthodologies de séquençage. En conséquence, certaines séquences d’ARN peuvent être préférentiellement amplifiées ou supprimées pendant le processus de séquençage de l’ARN, conduisant à des mesures d’expression génique inexactes.
Pour résoudre ce problème, des chercheurs de l'UC San Diego ont développé ORION, une plateforme en ligne qui intègre des données provenant de plusieurs sources pour fournir une compréhension globale des biais de séquence d'ARN. L'outil permet aux utilisateurs d'explorer les effets potentiels de ces biais sur les modèles d'expression génique et d'identifier les régions de la séquence d'ARN qui sont particulièrement sensibles à ces biais.
Les chercheurs ont démontré l’utilité d’ORION en analysant les données de séquençage d’ARN provenant de cellules saines et cancéreuses. Ils ont découvert qu'ORION pouvait identifier efficacement les régions de la séquence d'ARN qui étaient biaisées en raison de mutations ou de changements dans les conditions environnementales, permettant ainsi une interprétation plus précise des données de séquence d'ARN.
De plus, ORION peut aider les chercheurs à optimiser leur conception expérimentale de séquençage d'ARN en suggérant des régions de séquence d'ARN moins susceptibles d'être affectées par des biais, ce qui conduit à des mesures d'expression génique plus fiables et reproductibles.
Dans l’ensemble, le portail ORION constitue une ressource précieuse pour les chercheurs qui étudient l’expression des gènes à l’aide de RNA-seq. L’outil contribue à faire progresser notre compréhension de l’impact des biais de séquence d’ARN et permet une analyse plus précise et plus fiable des données de séquençage d’ARN.