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La génomique fonctionnelle reste un domaine crucial et difficile, même à l’ère post-génomique, avec une partie importante des régions génomiques encore sans caractérisation fonctionnelle. L’une des principales raisons de ces défis réside dans la nature complexe du génome humain et du transcriptome, qui sont caractérisés par une transcription omniprésente et un épissage alternatif universel dans les régions codantes et non codantes des protéines1,2,3,4,5. Cette complexité a été largement mise en évidence par des études d’enrichissement ciblées en ARN 6,7,8,9. Il est de plus en plus reconnu que de nombreux nouveaux éléments génomiques restent non cartographiés et fonctionnellement non annotés10,11,12en plus des segments bien annotés du génome humain.
Ces dernières années, des progrès ont été observés dans les outils de génétique inverse, tels que l’interférence ARN (ARNi) et les systèmes CRISPR/Cas13,14,15,16,17,18,19,20,21. Cependant, ces méthodes présentent des inconvénients notables, notamment des effets non spécifiques et des coûts élevés associés à la génération de banques complexes d’ARN en épingle à cheveux courts (shRNAs) ou d’ARN guides simples (sgRNAs)22,23,24,25. De plus, ces méthodes se concentrent principalement sur des éléments génomiques annotés. En revanche, la génétique directe a l’avantage d’identifier de nouveaux éléments génomiques fonctionnels non annotés. Compte tenu de la complexité du génome humain et du transcriptome, ainsi que du grand nombre de nouveaux éléments génomiques, cette capacité de génétique avancée est d’une importance significative.
Les banques de cellules de génétique directe sont fréquemment générées par intégration rétrovirale aléatoire, ce qui rend la détection efficace des sites d’intégration à l’échelle du génome cruciale pour un test de génétique directe. La détection de ces sites d’intégration implique généralement des outils de marche génomique 26. Bien que ces outils aient connu des progrès significatifs, peu d’entre eux sont optimisés pour les applications de séquençage de nouvelle génération (NGS) et ensuite appliqués dans des études de mutagénèse insertionnelle. La mutagenèse insertionnelle dans les lignées cellulaires utilise souvent des méthodes telles que la PCR inverse (I-PCR) ou la PCR médiée par amplification linéaire (LAM-PCR) pour détecter les sites d’intégration 27,28,29. Cependant, ces méthodes nécessitent généralement des étapes de digestion enzymatique de restriction ou de ligature, ce qui peut réduire l’efficacité et introduire des biais dans les résultats.
Pour améliorer la détection efficace des sites d’intégration à l’échelle du génome dans les cribles génétiques avancés, une méthode appelée Insertion-based Screen for functional Elements and Transcripts (InSET) a été introduite ici. En intégrant le génominage avec le NGS, InSET permet l’identification à haut débit des sites d’intégration des lentivirus dans les banques de mutagenèse insertionnelle basées sur les lentivirus. Par rapport aux méthodes existantes27,28,29, InSET est relativement simple et direct, éliminant les étapes de digestion ou de ligature des enzymes de restriction, ce qui le rend plus pratique et accessible. De plus, bien que le dépistage génétique avancé existant dans les cellules de mammifères soit limité à un très petit nombre de lignées cellulaires haploïdes ou quasi-haploïdes27,28,29,30,31, il a été prouvé qu’InSET fonctionne dans les lignées cellulaires aneuploïdes32.
Cette étude fournit un protocole détaillé, étape par étape, pour la mise en œuvre de la méthode InSET. De plus, il démontre l’application d’InSET dans les études de mutagénèse insertionnelle. InSET est un outil puissant pour identifier de nouveaux exons au sein d’éléments génomiques, englobant à la fois les ARN codants et non codants dans les lignées cellulaires humaines.