Gli RNA ribosomiali (rRNA) dei mammiferi sono gli RNA più abbondanti nella cellula (80-90%) e presentano oltre 220 modificazioni. Studi recenti hanno dimostrato come parte di queste modifiche sono regolate in maniera dinamica e permettono quindi una risposta traduzionale adattativa alle variazioni ambientali. Tuttavia, come e quando queste avvengano resta un campo tuttora inesplorato. Nell’articolo discusso è stato usato il sequenziamento diretto dell’RNA (direct RNA sequencing=DRS) per analizzare i trascrittomi degli rRNA umani e murini in diversi tessuti, stadi di sviluppo, tipi cellulari e patologie. L’analisi svolta rivela diversi siti degli rRNA che sono modificati in uno specifico tessuto e/o stadio di sviluppo, compresi siti non ancora annotati. Viene dimostrato come i pattern di modificazione individuati possono essere usati per identificare un tessuto o un tipo cellulare, come una sorta di impronta digitale epitrascrittomica a rRNA (epitranscriptomic rRNA fingerprinting). Sono stati esplorati poi i diversi pattern di modificazione tra tessuto normale e tumorale nei polmoni ed è emerso come questi pattern permettono di aiutare la classificazione accurata in uno dei due gruppi a partire da sole 250 sequenze (numero di trascritti sequenziati), dimostrando così il grande potenziale delle modificazioni dell’rRNA come biomarker diagnostico.

Epitrascrittomica dell'rRNA e rilevazione specifica del cancro

PARISE, LORENZO
2025/2026

Abstract

Gli RNA ribosomiali (rRNA) dei mammiferi sono gli RNA più abbondanti nella cellula (80-90%) e presentano oltre 220 modificazioni. Studi recenti hanno dimostrato come parte di queste modifiche sono regolate in maniera dinamica e permettono quindi una risposta traduzionale adattativa alle variazioni ambientali. Tuttavia, come e quando queste avvengano resta un campo tuttora inesplorato. Nell’articolo discusso è stato usato il sequenziamento diretto dell’RNA (direct RNA sequencing=DRS) per analizzare i trascrittomi degli rRNA umani e murini in diversi tessuti, stadi di sviluppo, tipi cellulari e patologie. L’analisi svolta rivela diversi siti degli rRNA che sono modificati in uno specifico tessuto e/o stadio di sviluppo, compresi siti non ancora annotati. Viene dimostrato come i pattern di modificazione individuati possono essere usati per identificare un tessuto o un tipo cellulare, come una sorta di impronta digitale epitrascrittomica a rRNA (epitranscriptomic rRNA fingerprinting). Sono stati esplorati poi i diversi pattern di modificazione tra tessuto normale e tumorale nei polmoni ed è emerso come questi pattern permettono di aiutare la classificazione accurata in uno dei due gruppi a partire da sole 250 sequenze (numero di trascritti sequenziati), dimostrando così il grande potenziale delle modificazioni dell’rRNA come biomarker diagnostico.
2025
rRNA epitranscriptomics and cancer-specific detection
Epitrascrittomica
Sequenziamento rRNA
Oxford Nanopore
Marker tumorali
Machine learning
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/110996