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La genómica funcional sigue siendo un campo crucial y desafiante, incluso en la era post-genoma, con una porción significativa de regiones genómicas que aún carecen de caracterización funcional. Una razón clave para estos desafíos radica en la naturaleza intrincada del genoma humano y el transcriptoma, que se caracterizan por la transcripción generalizada y el empalme alternativo universal tanto en regiones codificantes como no codificantes de proteínas1,2,3,4,5. Esta complejidad se ha destacado ampliamente a través de estudios de enriquecimiento dirigidos al ARN6,7,8,9. Cada vez se reconoce más que numerosos elementos genómicos novedosos permanecen sin mapear y funcionalmente sin anotar10,11,12además de los segmentos bien anotados del genoma humano.
En los últimos años, se han visto avances en herramientas de genética inversa, como la interferencia de ARN (RNAi) y los sistemas CRISPR/Cas13,14,15,16,17,18,19,20,21. Sin embargo, estos métodos tienen desventajas notables, incluyendo efectos no específicos y altos costos asociados con la generación de bibliotecas complejas de ARN de horquilla corta (shRNAs) o RNAs de guía única (sgRNAs)22,23,24,25. Además, estos métodos se centran principalmente en elementos genómicos anotados. Por el contrario, la genética directa tiene la ventaja de identificar nuevos elementos genómicos funcionales no anotados. Dada la complejidad del genoma humano y del transcriptoma, así como el gran número de nuevos elementos genómicos, esta capacidad de la genética avanzada es de gran importancia.
Las bibliotecas celulares de genética directa se generan con frecuencia a través de la integración retroviral aleatoria, lo que hace que la detección eficiente de los sitios de integración de todo el genoma sea crucial para un ensayo de genética avanzada. La detección de estos sitios de integración generalmente involucra herramientas de recorrido por el genoma26. Si bien ha habido avances significativos en estas herramientas, pocas están optimizadas para aplicaciones de secuenciación de próxima generación (NGS) y posteriormente se aplican en estudios de mutagénesis insercional. La mutagénesis insercional en líneas celulares a menudo utiliza métodos como la PCR inversa (I-PCR) o la PCR mediada por amplificación lineal (LAM-PCR) para detectar sitios de integración27,28,29. Estos métodos, sin embargo, generalmente requieren digestión enzimática de restricción o pasos de ligadura, lo que puede reducir la eficiencia e introducir sesgos en los resultados.
Para mejorar la detección eficiente de los sitios de integración de todo el genoma en las pantallas de genética directa, se introdujo aquí un método llamado Cribado basado en la inserción para elementos funcionales y transcripciones (InSET). Al integrar el recorrido del genoma con NGS, InSET permite la identificación de alto rendimiento de sitios de integración de lentivirus en bibliotecas de mutagénesis insercional basadas en lentivirus. En comparación con los métodos existentes27,28,29, InSET es relativamente directo y simple, eliminando la digestión de la enzima de restricción o los pasos de ligadura, haciéndolo más conveniente y accesible. Además, aunque el cribado genético avanzado existente en células de mamíferos se limita a muy pocas líneas celulares haploides o casi haploides27,28,29,30,31, se ha demostrado que InSET funciona en líneas celulares aneuploides32.
Este estudio proporciona un protocolo detallado, paso a paso, para implementar el método InSET. Además, demuestra la aplicación de InSET en estudios de mutagénesis insercional. InSET sirve como una poderosa herramienta para identificar nuevos exones dentro de los elementos genómicos, que abarcan tanto los ARN codificantes de proteínas como los no codificantes en líneas celulares humanas.