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Méthodologies basées séquençage haut-débit ont été largement appliquées à de nombreux échantillons biologiques au cours des dernières années d'expansion grandement notre compréhension de la complexité moléculaire des systèmes biologiques 3,4. Cependant, la préparation des échantillons d'ARN pour le séquençage à haut débit donne souvent des biais spécifiques inhérentes à la méthodologie employée, ce qui limite l'utilité potentielle de ces techniques puissantes. Ces méthodes spécifiques biais ont été bien documentés pour les préparations à base de bibliothèque ligature, petit-ARN 1,2,5,6. Ces préjugés se traduisent par 1000 fois la variation de lit nombre de miARN synthétiques équimolaires, ce qui rend l'inférence de miARN abondance de données de séquençage sauvagement variable et sujette à l'erreur.
Les études portant sur les propriétés de la T4 ligase d'ARN de phages dérivés ont démontré que les enzymes présentent préférences fondées nucléotides 7, qui se manifestent bibliothèques comme biaisés dans des expériences de séquençage à haut débit 1,2,8. Afin de minimiser les distorsions conférées par des ligases d'ARN, plusieurs stratégies ont été employées; macromoléculaire encombrement 9, randomiser la séquence nucléotidique de l'adaptateur qui est à proximité du site de ligature 6, et en utilisant des concentrations élevées de ligature adaptateur 2. Grâce à une combinaison de ces trois approches, nous avons développé un flux de travail pour la préparation impartiale de petites bibliothèques d'ARN compatibles pour le séquençage à haut débit (Figure 1). Pour les comparaisons directes entre les protocoles actuels et notre méthode optimisée, se il vous plaît vous référer à notre récent rapport 2. Cette méthode donne des efficacités optimisé de ligature de plus de 95% à la fois en 3 'et 5' et des mesures permettant la ligature sans biais de petites molécules d'ARN à partir d'échantillons biologiques et de synthèse 2.