Resumen

Antecedentes. El agotamiento adecuado del ARNr es crucial para la utilización satisfactoria de las muestras FFPE en el estudio de la expresión génica. Hemos realizado un estudio para evaluar dos métodos principales de eliminación del ARNr: Ribo-Zero y RNasa H. Los ARN extraídos de 4 muestras se trataron con los dos métodos de depleción de ARNr por duplicado y se secuenciaron ( N = 16 ). Se evaluó su reducibilidad, su capacidad para detectar ARN y su capacidad para subtipificar molecularmente estas muestras de cáncer de mama triple negativo. Resultados. Ambos métodos de depleción de ARNr produjeron datos consistentes entre las réplicas técnicas. Descubrimos que el método de la RNasa H producía datos de RNAseq de mayor calidad en comparación con el método Ribo-Zero. Además, evaluamos los datos de RNAseq generados a partir de las muestras de tejido FFPE para RNA no codificante, incluyendo lncRNA, RNA potenciador/super potenciador y variación de nucleótido único (SNV). Descubrimos que la RNasa H es más adecuada para detectar ARN no codificantes de alta calidad en comparación con el Ribo-Zero y proporcionó una identificación de subtipos moleculares más consistente entre repeticiones. Desafortunadamente, ninguno de los dos métodos produjo datos SNV fiables. Conclusiones. En conclusión, para las muestras FFPE, el método de depleción de ARNr con RNasa H funcionó mejor que el Ribo-Zero. Ninguno de los dos métodos genera datos suficientes para la detección de SNV.

• Materias:Ácido ribonucleico (ARN) Biosíntesis Genética vegetal Genómica Biología computacional
• Subjects:Ribonucleic acid (RNA) Biosynthesis Plant genetics Genomics Computational biology
• Palabras claves:Métodos de depleción de ARNr, Ribo, Cero, muestras FFPE, método de depleción de ARNr con RNasa H, identificación consistente de subtipos moleculares, datos de ARNseq de mayor calidad, principales métodos de depleción de ARNr, muestras de cáncer de mama triple negativo, muestras de tejido FFPE.
• Keywords:rRNA depletion methods, Ribo, Zero, FFPE specimens, RNase H rRNA depletion method, consistent molecular subtype identification, higher quality RNAseq data, major rRNA depletion methods, triple negative breast cancer specimens, FFPE tissue samples