Analisi dell'espressione genica differenziale (DGE) nel sequenziamento dell'RNA

I DEG, o geni differenzialmente espressi, sono geni i cui livelli di espressione mostrano differenze significative tra due o più condizioni o gruppi sperimentali. Nella ricerca genetica e genomica, l'espressione genica si riferisce al processo mediante il quale l'informazione codificata nella sequenza del DNA di un gene viene convertita in proteine ​​funzionali o molecole di RNA.

Quando studiano l'espressione genica, i ricercatori spesso confrontano i profili di espressione genica tra diversi campioni biologici o condizioni sperimentali, come tessuti sani e malati, cellule trattate e non trattate o diversi stadi di sviluppo. Analizzando simultaneamente i livelli di espressione di migliaia di geni, i ricercatori possono identificare i geni che sono sovraregolati (espressione più alta) o sottoregolati (espressione più bassa) in una condizione rispetto ad un'altra.

L'analisi dell'espressione genica differenziale è uno strumento fondamentale per identificare i geni i cui livelli di espressione differiscono significativamente tra condizioni sperimentali o campioni biologici. Questa analisi ci consente di individuare i geni che svolgono un ruolo fondamentale nella variazione fenotipica, nello sviluppo della malattia o nella risposta ai trattamenti. Con RNA-seq possiamo catturare e quantificare l'abbondanza di trascrizioni, rivelando il panorama dinamico dell'espressione genica all'interno di una cellula o di un tessuto.

Preelaborazione dei dati : I dati grezzi RNA-seq contengono numerose informazioni ma richiedono fasi di preelaborazione per garantire risultati accurati e affidabili. Ciò include il taglio delle sequenze dell'adattatore, il filtraggio delle letture di bassa qualità e l'allineamento delle letture a un genoma o trascrittoma di riferimento.

Leggi Allineamento e mappatura : Il passaggio successivo prevede la mappatura delle letture elaborate su un genoma o trascrittoma di riferimento. Questo processo di allineamento consente di determinare l'origine di ciascuna lettura, permettendoci di associarla a geni o regioni genomiche specifici.

Quantificazione dell'espressione genica : Una volta mappate le letture, quantifichiamo il livello di espressione di ciascun gene. Ciò può essere ottenuto contando il numero di letture che si allineano a ciascun gene o stimando l'abbondanza di trascritti utilizzando algoritmi sofisticati.

Analisi statistica : Vengono impiegati metodi statistici per identificare i geni che mostrano cambiamenti significativi nell'espressione tra le condizioni sperimentali. Vari test statistici, come il binomio negativo, edgeR o DESeq2, sono comunemente usati per valutare l'espressione genica differenziale.

Analisi funzionale : Dopo aver identificato i geni differenzialmente espressi (DEG), approfondiamo il loro significato funzionale. Sottoponendo i DEG all'analisi di arricchimento dell'ontologia genetica, all'analisi dei percorsi o all'annotazione funzionale, otteniamo informazioni dettagliate sui processi biologici, sulle funzioni molecolari e sui percorsi associati ai cambiamenti osservati nell'espressione genica.

Scoperta di biomarcatori della malattia : L'identificazione dei DEG tra tessuti sani e malati svela potenziali biomarcatori diagnostici o prognostici. Questi biomarcatori aiutano nella classificazione delle malattie, nella stratificazione dei pazienti e nello sviluppo di terapie mirate, aprendo la strada alla medicina di precisione.

Scoperta e sviluppo di farmaci : L'analisi DGE facilita l'identificazione di geni che rispondono a specifici trattamenti farmacologici. Svelando i meccanismi molecolari alla base della risposta ai farmaci, possiamo ottimizzare le strategie di trattamento, accelerare la scoperta dei farmaci e sviluppare terapie personalizzate su misura per i singoli pazienti.

Biologia dello sviluppo : L'analisi DGE fornisce approfondimenti critici sui programmi genetici che governano le varie fasi dello sviluppo. Confrontando i modelli di espressione genetica durante l'embriogenesi o la differenziazione dei tessuti, sveliamo gli eventi molecolari che modellano gli organismi, facendo avanzare la nostra comprensione della biologia dello sviluppo.

Risposta allo stress ambientale : L'analisi DGE chiarisce come i geni rispondono agli stimoli ambientali, come stress da calore, esposizione chimica o infezione da agenti patogeni. Svelare i percorsi molecolari sottostanti migliora la nostra comprensione delle risposte allo stress e consente lo sviluppo di strategie per mitigarne l’impatto.