Quelle est la différence entre le séquençage RNA-Seq à lecture courte et à lecture longue ?

L'ARN-seq constitue la pierre angulaire de l'analyse de l'expression génique différentielle (DGE), une méthode essentielle en biologie moléculaire. Le flux de travail conventionnel commence par l'extraction de l'ARN en laboratoire, suivie de l'enrichissement en ARN messager ou de l'élimination de l'ARN ribosomique, de la synthèse de l'ADNc et de la création de bibliothèques de séquençage ligaturées avec des adaptateurs. Ces bibliothèques sont ensuite soumises à un séquençage à haut débit, utilisant souvent des plateformes Illumina, générant des lectures allant de 100 à 30 millions par échantillon. La phase computationnelle qui suit implique l'alignement des lectures ou l'assemblage en transcriptomes, la quantification des transcrits qui se chevauchent, la normalisation et le filtrage inter-échantillons, culminant en une modélisation statistique pour discerner les altérations significatives des niveaux d'expression des gènes ou des transcrits à travers les cohortes d'échantillons.

Historiquement, le RNA-seq a adopté diverses plateformes, notamment Illumina, réputée pour ses courtes longueurs de lecture, en contraste avec les plateformes de séquençage à longues lectures telles que PacBio et Nanopore, chacune offrant des avantages et des inconvénients distincts.

Séquençage à court terme vs. séquençage à long terme

Le séquençage à court reads et le séquençage à long reads se présentent comme des méthodologies distinctes dans le séquençage de l'ADN ou de l'ARN, chacune offrant des caractéristiques et des avantages uniques dans le décodage de l'information génétique.

Séquençage à lecture courte implique l'analyse de séquences d'ADN ou d'ARN en fragments plus courts. Parmi les technologies de séquençage à lecture courte, la plateforme d'Illumina se distingue, réputée pour générer des séquences s'étendant sur des dizaines à des centaines de paires de bases.

• Avantages : Le séquençage à lecture courte offre une grande précision, un rapport coût-efficacité et une évolutivité, ce qui le rend idéal pour des tâches telles que l'assemblage de génomes, le profilage de l'expression génique et la détection de SNP.
• Inconvénients : Cependant, le séquençage à court lecteur peut rencontrer des difficultés à délimiter avec précision de longues séquences répétitives ou des régions qui se chevauchent.

D'autre part, séquençage à lecture longue excelle à capturer des fragments d'ADN ou d'ARN plus longs, souvent s'étendant sur des milliers à des centaines de milliers de paires de bases.

• Avantage : Sa capacité à déchiffrer des séquences plus longues répond aux défis posés par des structures génomiques complexes et des variations structurelles insaisissables, fournissant des informations génomiques plus complètes.
• Inconvénients : Le séquençage à lecture longue entraîne généralement des coûts plus élevés, des taux d'erreur accrus et une complexité accrue dans le traitement et l'analyse des données.

La sélection entre le séquençage à court et à long reads dépend des exigences spécifiques de l'étude. Les courts reads sont bien adaptés aux efforts de séquençage à grande échelle, à la détection de SNP et aux études d'expression génique, tandis que les longs reads excellent dans la résolution de structures génomiques complexes, facilitant l'assemblage du génome et la localisation des variations structurelles au sein des gènes. Souvent, les chercheurs choisissent une approche hybride, tirant parti des deux technologies pour obtenir une compréhension plus nuancée des paysages génétiques.

Tableau 1 Lecture courte vs. lecture longue RNA-seq