Descoberta de pequenos RNAs baseada em sequenciamento de ultra-alto rendimento e análise estatística discreta de biomarcadores em uma coleção de tumores cervicais e controles pareados

FUNDAMENTAÇÃO: Tecnologias de sequenciamento de ultra-alto rendimento oferecem oportunidades tanto para a descoberta de novas espécies moleculares quanto para comparações detalhadas de padrões de expressão gênica. Populações de pequenos RNAs são particularmente adequadas para essa análise, pois muitos pequenos RNAs diferentes podem ser completamente sequenciados em um único ciclo de instrumentação. RESULTADOS: Preparamos bibliotecas de pequenos RNAs a partir de 29 pares de amostras de tecido cervical humano tumorais/normais. A análise das sequências resultantes (42 milhões no total) definiu 64 novos genes de microRNA (miRNA) humanos. Ambas as extremidades do precursor em forma de cabelo foram observadas em vinte e três dos novos candidatos a miRNA identificados. Testamos várias abordagens computacionais para a análise das diferenças de classe entre conjuntos de dados de sequenciamento de alto rendimento e descrevemos uma nova aplicação de um modelo log-linear que proporcionou a análise mais eficaz para esses dados. Este método resultou na identificação de 67 miRNAs que apresentaram expressão diferencial entre as amostras tumorais e normais em uma taxa de descoberta falsa inferior a 0,001. CONCLUSÕES: Essa abordagem pode potencialmente ser aplicada a qualquer tipo de dado de sequenciamento de RNA para analisar a representação diferencial de sequências entre conjuntos de amostras biológicas.