Quantitative mapping of the cellular small RNA landscape with AQRNA-seq

转移RNA 核糖核酸 RNA序列 计算生物学 小RNA 生物 小RNA 寡核苷酸 翻译(生物学) 信使核糖核酸 转录组 遗传学 基因 DNA 基因表达
作者
Jennifer Hu,Daniel Yim,Duanduan Ma,Sabrina M. Huber,Nick Davis,Jo Marie Bacusmo,Sidney Y. Vermeulen,Jieliang Zhou,Thomas J. Begley,Michael S. DeMott,Stuart S. Levine,Valérie de Crécy‐Lagard,Peter C. Dedon,Bo Cao
出处
期刊:Nature Biotechnology [Nature Portfolio]
卷期号:39 (8): 978-988 被引量:54
标识
DOI:10.1038/s41587-021-00874-y
摘要

Current next-generation RNA-sequencing (RNA-seq) methods do not provide accurate quantification of small RNAs within a sample, due to sequence-dependent biases in capture, ligation and amplification during library preparation. We present a method, absolute quantification RNA-sequencing (AQRNA-seq), that minimizes biases and provides a direct, linear correlation between sequencing read count and copy number for all small RNAs in a sample. Library preparation and data processing were optimized and validated using a 963-member microRNA reference library, oligonucleotide standards of varying length, and RNA blots. Application of AQRNA-seq to a panel of human cancer cells revealed >800 detectable miRNAs that varied during cancer progression, while application to bacterial transfer RNA pools, with the challenges of secondary structure and abundant modifications, revealed 80-fold variation in tRNA isoacceptor levels, stress-induced site-specific tRNA fragmentation, quantitative modification maps, and evidence for stress-induced, tRNA-driven, codon-biased translation. AQRNA-seq thus provides a versatile means to quantitatively map the small RNA landscape in cells. AQRNA-seq allows accurate quantification of small RNAs.
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