23 de marzo de 2012

Correlación entre transcriptoma y proteoma

Hola,
una cuestión que ya dio qué hablar en los tiempos de los chips de RNA (microarrays) y que ha vuelto a resurgir recientemente es hasta qué punto podemos hacernos una idea de la actividad celular si sólo medimos la expresión de los genes en forma de mRNAs, cuando en realidad muchas de las funciones las desempeñan proteínas.
Por ejemplo, Tian et al.(2004) publicaron correlaciones del 40% en líneas celulares hematopoyéticas de mamíferos.

Sin embargo, ahora en muchos ámbitos los microarrays están siendo sustituidos por experimentos de RNAseq, y por tanto es pertinente volver a hacerse la pregunta, dado que se espera que esta tecnología sea superior. Dos artículos muy recientes nos ayudan precisamente a valorar esto.

El trabajo de Jiang et al.(2011), que propone el uso de controles para corregir los niveles de expresión medidos por RNAseq, incluye una figura que resume la distribución típica de valores de expresión génica que se obtienen por RNAseq:
Figura original de Jiang et al. (2011). En el A panel se muestra la equivalencia entre 'copias por célula' y 'fragmentos por kilobase mapeada' (FPKM). En el B se muestra el histograma de genes expresados, que se solapa a la izquierda (un hombro) con los valores de genes que se expresan menos de una copia por célula. Los datos se obtuvieron a partir de material extraído de una línea celular de Drosophila melanogaster.

El trabajo de Nagaraj et al. (2011), que se basa en material de la archiconocida línea celular humana HeLa, encuentra una distribución similar de mRNAs, lo que sugiere que debe ser una distribución estándar, pero además la correlaciona con valores de abundancia de péptidos medidos por espectrometría de masas de alta resolución. La figura siguiente resume un montón de datos experimentales:
Figura original de Nagaraj et al. (2011).
En el panel A efectivamente se reproduce el hombro observado en los datos de RNAseq de D.melanogaster y en el B se muestran los datos equivalentes de proteómica. El diagrama de Venn C es interesante, porque muestra que hay muchos mensajeros que no se observan como proteína, y algunas proteínas cuyo mensajero está ausente. El panel D muestra la distribución funcional de los genes expresados y, finalmente, el diagrama de dispersión E muestra la correlación observada entre ambos tipos de mediciones, con un coeficiente de correlación de Spearman de 0.6,
un saludo,
Bruno

Actualizaciones posteriores:
[1] En este trabajo se estudia cómo se heredan los niveles de expresión en mosca
[2] En este artículo se comenta que los genes ortólogos entre distintos organismos tienen mayores correlaciones en sus [proteína] que en [mRNA]

2 comentarios:

  1. Más literatura reciente sobre el tema:
    http://www.nature.com/nature/journal/vaop/ncurrent/full/nature12223.html
    http://nar.oxfordjournals.org/content/41/9/4743.abstract.html

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  2. http://www.sciencemag.org/content/347/6226/1066.full?utm_campaign=email-sci-toc&utm_src=email

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