$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Metodologías basadas secuenciación de alto rendimiento han sido ampliamente aplicado a muchas muestras biológicas en los últimos años en expansión en gran medida nuestra comprensión de la complejidad molecular de los sistemas biológicos 3,4. Sin embargo, la preparación de muestras de ARN de secuenciación de alto rendimiento a menudo imparte sesgos específicos inherentes a la metodología empleada, lo que limita la utilidad potencial de estas técnicas de gran alcance. Estos sesgos de métodos específicos han sido bien documentados para las preparaciones de bibliotecas basado en la ligadura, pequeño-ARN 1,2,5,6. Estos sesgos como resultado la variación de 1.000 veces en lee los números de miRNAs sintéticos equimolares, hacer inferencia de miARN abundancia a partir de datos de secuenciación tremendamente variable y propenso a errores.
Estudios centrados en las propiedades de T4 ARN ligasas derivadas de fagos han documentado que las enzimas exhiben preferencias basadas en nucleótidos 7, que se manifiestan como bibliotecas sesgadas en experimentos de secuenciación de alto rendimiento 1,2,8. A fin de minimizar los sesgos impartidas por ARN ligasas, múltiples estrategias se han empleado; macromolecular crowding 9, la aleatorización de la secuencia de nucleótidos en el adaptador que es proximal al sitio de la ligadura de 6, y el empleo de altas concentraciones de adaptador de ligadura 2. A través de una combinación de estos tres enfoques, hemos desarrollado un flujo de trabajo para la preparación imparcial de pequeñas bibliotecas de ARN compatibles para la secuenciación de alto rendimiento (Figura 1). Para las comparaciones directas entre los protocolos actuales y nuestro método optimizado, por favor consulte nuestro informe reciente 2. Este método produce optimizado la eficiencia de ligación de más del 95% tanto en 3 'y 5' pasos y permite la ligadura imparcial de pequeñas moléculas de ARN de las muestras sintéticas y biológicas 2.