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A genômica funcional continua sendo um campo crucial e desafiador, mesmo na era pós-genoma, com uma parcela significativa de regiões genômicas ainda sem caracterização funcional. Uma das principais razões para esses desafios está na natureza intrincada do genoma humano e do transcriptoma, que são caracterizados por transcrição generalizada e splicing alternativo universal em regiões codificantes e não codificantes de proteínas1,2,3,4,5. Essa complexidade foi amplamente destacada por meio de estudos de enriquecimento direcionados a RNA6,7,8,9. É cada vez mais reconhecido que vários novos elementos genômicos permanecem não mapeados e funcionalmente não anotados10,11,12, além dos segmentos bem anotados do genoma humano.
Nos últimos anos, foram observados avanços nas ferramentas de genética reversa, como interferência de RNA (RNAi) e sistemas CRISPR/CAS13,14,15,16,17,18,19,20,21. No entanto, esses métodos têm desvantagens notáveis, incluindo efeitos não específicos e altos custos associados à geração de bibliotecas complexas de RNAs de grampo curto (shRNAs) ou RNAs de guia único (sgRNAs)22,23,24,25. Além disso, esses métodos se concentram predominantemente em elementos genômicos anotados. Em contraste, a genética avançada tem a vantagem de identificar novos elementos genômicos funcionais não anotados. Dada a complexidade do genoma humano e do transcriptoma, bem como o vasto número de novos elementos genômicos, essa capacidade da genética direta é de importância significativa.
As bibliotecas de células genéticas avançadas são frequentemente geradas por meio de integração retroviral aleatória, tornando a detecção eficiente de locais de integração de todo o genoma crucial para um ensaio genético avançado. A detecção desses locais de integração normalmente envolve ferramentas de caminhada do genoma26. Embora tenha havido avanços significativos nessas ferramentas, poucas são otimizadas para aplicações de sequenciamento de próxima geração (NGS) e posteriormente aplicadas em estudos de mutagênese insercional. A mutagênese insercional em linhagens celulares geralmente utiliza métodos como PCR inverso (I-PCR) ou PCR mediada por amplificação linear (LAM-PCR) para detectar locais de integração27,28,29. Esses métodos, no entanto, geralmente requerem etapas de digestão ou ligadura da enzima de restrição, o que pode reduzir a eficiência e introduzir vieses nos resultados.
Para melhorar a detecção eficiente de locais de integração de todo o genoma em telas genéticas avançadas, um método chamado método de Tela Baseada em Inserção para Elementos Funcionais e Transcrições (InSET) foi introduzido aqui. Ao integrar a caminhada do genoma com o NGS, o InSET permite a identificação de alto rendimento de locais de integração de lentivírus em bibliotecas de mutagênese de inserção baseadas em lentivírus. Comparado aos métodos existentes27,28,29, o InSET é relativamente direto e simples, eliminando as etapas de digestão ou ligadura da enzima de restrição, tornando-o mais conveniente e acessível. Além disso, embora a triagem genética direta existente em células de mamíferos seja limitada a muito poucas linhagens celulares haplóides ou quase haplóides27,28,29,30,31, o InSET provou funcionar em linhagens celulares aneuploides32.
Este estudo fornece um protocolo detalhado e passo a passo para implementar o método InSET. Além disso, demonstra a aplicação do InSET em estudos de mutagênese insercional. O InSET serve como uma ferramenta poderosa para identificar novos éxons dentro de elementos genômicos, abrangendo RNAs codificadores e não codificantes de proteínas em linhagens celulares humanas.