Detalle de: Exploring novel genome-transcriptome relationships by next generation sequencing approaches

Development of computer platforms for the study of genomic regulation with deep sequencing techniques.

Los métodos RNA-seq analizan el transcriptoma mediante tecnologías de ultrasecuenciación. Estas metodologías proporcionan información cuantitativa del mRNA de una gran calidad y precisión, a la vez que proporcionan información sobre la secuencia de los transcritos. Esta característica abre nuevas posibilidades para estudiar relaciones entre el genoma y el transcriptoma que eran no eran abordables con el uso de las anteriores metodología de microarrays. En este proyecto se pretende identificar posibles nuevos mecanismos reguladores del transcriptoma estudiando patrones de correlación entre características particulares de la secuencia de los transcritos y su abundancia. Se plantean tres cuestiones científicas. I) El estudio de la posible relación entre variaciones simples de secuencia y los niveles de expresión de los transcritos. Este fenómeno se estudiará sobre una colección de cepas de Pseudomonas aeruginosa caracterizadas por sus diferentes niveles de patogenicidad. En este estudio los datos de RNA-seq corresponden a la tecnología SOLiD de Applied Biosystens. II) La existencia de motivos de reconocimiento específico presentes en la secuencia expresada que afecten la abundancia del transcrito. Se evaluarán fenómenos de identificación de dianas de miRNAs, unión antisentido por otros mRNAs y splicing alternativo. En este caso se utilizará un modelo animal de ratón del que se disponen datos de RNA-seq de tres tejidos, cerebro, músculo e hígado, generados mediante la tecnología Solexa. III) Finalmente se estudiará la posibilidad de abordar estos estudios en especies pobremente caracterizadas a nivel genómico, de las que solo se disponen datos de expresión. Para este estudio se utilizará un set de datos combinado de Roche 454 y Illumina/Solexa del nematodo Litomosoides sigmodontis. En todos los estudios se realizará un abordaje funcional de los resultados, incorporando anotación funcional sobre los transcritos y proporcionando una interpretación en forma de procesos celulares. Además de los estudios genómicos este proyecto generará herramientas bioinformáticas que se pondrán a disposición de la comunidad científica en forma de paquetes de software de fácil manejo para experimentalistas y biólogos.