Un recente studio ha introdotto una tecnica che utilizza degli spike-in artificiali per migliorare la precisione dell’analisi dell’attività genica nelle piante, affrontando la sfida dei cambiamenti globali nella trascrizione. Questo metodo fornisce una visione più chiara di come le piante rispondano a stimoli ambientali, come la temperatura, e si spera che venga adottato ampiamente nella ricerca scientifica sulle piante.
La tecnica in questione è l’analisi RNA-seq, utilizzata per misurare i cambiamenti nell’attività genica, ovvero quando i geni sono attivamente trascritti per produrre proteine. Questo metodo è ampiamente utilizzato perché è un modo relativamente semplice ed economico per monitorare le risposte delle piante.
Ad esempio, i ricercatori possono utilizzare l’analisi RNA-seq per vedere quali geni sono attivati quando una pianta sperimenta condizioni di siccità, il che informa lo sviluppo di nuove varietà di piante resistenti alla siccità.
Tuttavia, c’è una sfida specifica legata all’analisi RNA-seq, che Colleen Doherty e i suoi collaboratori hanno incontrato per caso.
Monitorando come le piante rispondono a diverse temperature in diversi momenti della giornata, i risultati ottenuti erano molto divergenti. Inizialmente si pensava di aver commesso qualche errore, ma ulteriori indagini hanno rivelato che animali e lieviti sono noti per avere cambiamenti globali nella trascrizione basati su variabili come l’ora del giorno o la privazione di azoto.
In altre parole, i ricercatori vogliono vedere come variabili specifiche, come l’aumento della temperatura, influenzino la trascrizione in geni specifici. Ma ci sono alcune variabili, come l’ora del giorno, che possono aumentare o diminuire la trascrizione in tutti i geni. Questo può compromettere la capacità dei ricercatori di trarre conclusioni sulle variabili specifiche che vogliono studiare.
Gli spike-in artificiali fanno uso di pezzi di RNA estraneo che non sono simili a nulla nel genoma della pianta, il che significa che l’RNA estraneo non sarà confuso con nulla di ciò che la pianta stessa produce. I ricercatori introducono l’RNA estraneo nel processo di analisi all’inizio dell’esperimento. Poiché i cambiamenti globali nella trascrizione non influenzeranno l’RNA estraneo, esso può essere utilizzato come punto di riferimento fisso che consente ai ricercatori di determinare l’entità dell’aumento o della diminuzione dell’RNA che la pianta stessa sta producendo.
Quando si utilizzano gli spike-in artificiali per tenere conto dei cambiamenti globali nella trascrizione, si è scoperto che le differenze nelle piante esposte a variazioni di temperatura in diversi momenti della giornata erano in realtà ancora maggiori di quanto anticipato. Gli spike-in artificiali hanno fornito informazioni più accurate e una maggiore comprensione di come si comportano le piante di notte, poiché si è scoperto che la trascrizione globale era più elevata di notte. Prima di adottare l’uso degli spike-in artificiali, si perdevano molte informazioni su ciò che accadeva di notte.
Gli spike-in artificiali sono una soluzione elegante a una sfida che molti nella comunità di ricerca sulle piante non sapevano nemmeno esistesse. Si è ottimisti che questa tecnica migliorerà la precisione dell’analisi trascrizionale nelle varie condizioni che possono influenzare la trascrizione globale nelle specie di piante. E ciò, a sua volta, potrebbe aiutare la comunità di ricerca a ottenere nuove intuizioni sulle specie studiate.
Sebbene la soluzione degli spike-in artificiali non sia stata sviluppata da questo gruppo di ricerca, si spera vivamente che trovi un utilizzo più diffuso nella scienza delle piante.
