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Die funktionelle Genomik bleibt ein entscheidendes und herausforderndes Gebiet, auch in der Post-Genom-Ära, da ein erheblicher Teil der genomischen Regionen noch nicht funktionell charakterisiert ist. Ein Hauptgrund für diese Herausforderungen liegt in der komplizierten Natur des menschlichen Genoms und Transkriptoms, die durch eine allgegenwärtige Transkription und universelles alternatives Spleißen sowohl in proteinkodierenden als auch in nicht-kodierenden Regionen gekennzeichnet sind1,2,3,4,5. Diese Komplexität wurde durch RNA-gezielte Anreicherungsstudien ausführlich hervorgehoben6,7,8,9. Es wird zunehmend erkannt, dass zahlreiche neuartige genomische Elemente neben den gut annotierten Segmenten des menschlichen Genoms noch nicht kartiert und funktionell nicht annotiert sind10,11,12.
In den letzten Jahren wurden Fortschritte bei Reverse-Genetics-Tools wie RNA-Interferenz (RNAi) und CRISPR/Cas-Systemen erzielt13,14,15,16,17,18,19,20,21. Diese Methoden haben jedoch erhebliche Nachteile, einschließlich unspezifischer Effekte und hoher Kosten im Zusammenhang mit der Generierung komplexer Bibliotheken von kurzen Haarnadel-RNAs (shRNAs) oder Single Guide RNAs (sgRNAs)22,23,24,25. Darüber hinaus konzentrieren sich diese Methoden überwiegend auf annotierte genomische Elemente. Im Gegensatz dazu hat die Vorwärtsgenetik den Vorteil, dass sie neue, unannotierte funktionelle genomische Elemente identifiziert. Angesichts der Komplexität des menschlichen Genoms und Transkriptoms sowie der großen Anzahl neuer genomischer Elemente ist diese Fähigkeit der Vorwärtsgenetik von erheblicher Bedeutung.
Forward Genetics Zellbibliotheken werden häufig durch zufällige retrovirale Integration generiert, was den effizienten Nachweis von genomweiten Integrationsstellen entscheidend für einen Forward Genetics Assay macht. Die Erkennung dieser Integrationsstellen erfordert in der Regel Genom-Walking-Tools26. Obwohl es bei diesen Tools erhebliche Fortschritte gegeben hat, sind nur wenige für Next-Generation-Sequencing-Anwendungen (NGS) optimiert und anschließend in Insertionsmutagenese-Studien eingesetzt. Bei der Insertionsmutagenese in Zelllinien werden häufig Methoden wie die inverse PCR (I-PCR) oder die lineare amplifikationsvermittelte PCR (LAM-PCR) verwendet, um Integrationsstellen zu detektieren27,28,29. Diese Methoden erfordern jedoch in der Regel einen Restriktionsenzymverdau oder Ligationsschritte, die die Effizienz verringern und zu Verzerrungen in den Ergebnissen führen können.
Um die effiziente Detektion genomweiter Integrationsstellen in Vorwärtsgenetik-Screenings zu verbessern, wurde hier eine Methode namens Insertion-based Screen for functional Elements and Transcripts (InSET) Methode eingeführt. Durch die Integration von Genome-Walking mit NGS ermöglicht InSET die Hochdurchsatz-Identifizierung von Lentivirus-Integrationsstellen in Lentivirus-basierten Insertionsmutagenese-Bibliotheken. Im Vergleich zu bestehenden Methoden27,28,29 ist InSET relativ unkompliziert und einfach, da es die Verdau- oder Ligationsschritte des Restriktionsenzyms eliminiert und somit bequemer und zugänglicher wird. Obwohl das bestehende Forward-Genetik-Screening in Säugetierzellen auf sehr wenige haploide oder nahezu haploide Zelllinien beschränkt ist27,28,29,30,31, hat sich InSET in aneuploiden Zelllinien bewährt32.
Diese Studie bietet ein detailliertes, Schritt-für-Schritt-Protokoll zur Implementierung der InSET-Methode. Darüber hinaus wird die Anwendung von InSET in Insertionsmutagenese-Studien demonstriert. InSET dient als leistungsfähiges Werkzeug zur Identifizierung neuartiger Exons innerhalb genomischer Elemente, die sowohl proteinkodierende als auch nicht-kodierende RNAs in menschlichen Zelllinien umfassen.