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La genomica funzionale rimane un campo cruciale e impegnativo, anche nell'era post-genoma, con una parte significativa delle regioni genomiche ancora prive di caratterizzazione funzionale. Una ragione chiave per queste sfide risiede nella natura intricata del genoma umano e del trascrittoma, che sono caratterizzati da una trascrizione pervasiva e da uno splicing alternativo universale sia nelle regioni codificanti che in quelle non codificanti1,2,3,4,5. Questa complessità è stata ampiamente evidenziata attraverso studi di arricchimento mirati all'RNA6,7,8,9. È sempre più riconosciuto che numerosi nuovi elementi genomici rimangono non mappati e funzionalmente non annotati10,11,12oltre ai segmenti ben annotati del genoma umano.
Negli ultimi anni, si sono visti progressi negli strumenti di genetica inversa, come l'interferenza dell'RNA (RNAi) e i sistemi CRISPR/Cas13,14,15,16,17,18,19,20,21. Tuttavia, questi metodi presentano notevoli svantaggi, inclusi effetti non specifici e costi elevati associati alla generazione di librerie complesse di RNA a forcina corta (shRNA) o RNA guida singola (sgRNAs)22,23,24,25. Inoltre, questi metodi si concentrano prevalentemente su elementi genomici annotati. Al contrario, la genetica avanzata ha il vantaggio di identificare nuovi elementi genomici funzionali non annotati. Data la complessità del genoma umano e del trascrittoma, nonché il vasto numero di nuovi elementi genomici, questa capacità della genetica avanzata è di notevole importanza.
Le librerie cellulari di genetica diretta sono spesso generate attraverso l'integrazione retrovirale casuale, rendendo il rilevamento efficiente dei siti di integrazione dell'intero genoma cruciale per un saggio di genetica in avanti. Il rilevamento di questi siti di integrazione in genere coinvolge strumenti di camminamento del genoma26. Sebbene ci siano stati progressi significativi in questi strumenti, pochi sono ottimizzati per applicazioni di sequenziamento di nuova generazione (NGS) e successivamente applicati negli studi di mutagenesi inserzionale. La mutagenesi inserzionale nelle linee cellulari utilizza spesso metodi come la PCR inversa (I-PCR) o la PCR mediata dall'amplificazione lineare (LAM-PCR) per rilevare i siti di integrazione27,28,29. Questi metodi, tuttavia, di solito richiedono la digestione con enzimi di restrizione o fasi di legatura, che possono ridurre l'efficienza e introdurre distorsioni nei risultati.
Per migliorare l'efficiente rilevamento dei siti di integrazione dell'intero genoma negli screening genetici in avanti, è stato introdotto un metodo chiamato InSET (Insertion-based Screen for functional Elements and Transcripts). Integrando il genome-walking con NGS, InSET consente l'identificazione ad alto rendimento dei siti di integrazione dei lentivirus nelle librerie di mutagenesi inserzionale basate su lentivirus. Rispetto ai metodi esistenti27,28,29, InSET è relativamente diretto e semplice, eliminando le fasi di digestione o legatura dell'enzima di restrizione, rendendolo più comodo e accessibile. Inoltre, sebbene l'attuale screening genetico in avanti nelle cellule di mammifero sia limitato a pochissime linee cellulari aploidi o quasi aploidi27,28,29,30,31, InSET ha dimostrato di funzionare in linee cellulari aneuploidi32.
Questo studio fornisce un protocollo dettagliato e passo dopo passo per l'implementazione del metodo InSET. Inoltre, dimostra l'applicazione di InSET negli studi di mutagenesi inserzionale. InSET funge da potente strumento per identificare nuovi esoni all'interno di elementi genomici, comprendendo sia RNA codificanti proteine che non codificanti in linee cellulari umane.