Detection of MicroRNA processing intermediates through RNA ligation approaches

MicroRNAs (miRNA) are small RNAs of 20–22 nt that regulate diverse biological pathways through the modulation of gene expression. miRNAs recognize target RNAs by base complementarity and guide them to degradation or translational arrest. They are transcribed as longer precursors with extensive secondary structures. In plants, these precursors are processed by a complex harboring DICER-LIKE1 (DCL1), which cuts on the precursor stem region to release the mature miRNA together with the miRNA*. In both plants and animals, the miRNA precursors contain spatial clues that determine the position of the miRNA along their sequences. DCL1 is assisted by several proteins, such as the double-stranded RNA binding protein, HYPONASTIC LEAVES1 (HYL1), and the zinc finger protein SERRATE (SE). The precise biogenesis of miRNAs is of utter importance since it determines the exact nucleotide sequence of the mature small RNAs and therefore the identity of the target genes. miRNA processing itself can be regulated and therefore can determine the final small RNA levels and activity. Here, we describe methods to analyze miRNA processing intermediates in plants. These approaches can be used in wild-type or mutant plants, as well as in plants grown under different conditions, allowing a molecular characterization of the miRNA biogenesis from the RNA precursor perspective.Fil: Moro, Belén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; ArgentinaFil: Rojas, Arantxa Maria Larisa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; ArgentinaFil: Palatnik, Javier Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Interdisciplinarios; Argentin

EvolClustDB: Exploring Eukaryotic Gene Clusters with Evolutionarily Conserved Genomic Neighbourhoods

Conservation of gene neighbourhood over evolutionary distances is generally indicative of shared regulation or functional association among genes. This concept has been broadly exploited in prokaryotes but its use on eukaryotic genomes has been limited to specific functional classes, such as biosynthetic gene clusters. We here used an evolutionary-based gene cluster discovery algorithm (EvolClust) to pre-compute evolutionarily conserved gene neighbourhoods, which can be searched, browsed and downloaded in EvolClustDB. We inferred ∼35,000 cluster families in 882 different species in genome comparisons of five taxonomically broad clades: Fungi, Plants, Metazoans, Insects and Protists. EvolClustDB allows browsing through the cluster families, as well as searching by protein, species, identifier or sequence. Visualization allows inspecting gene order per species in a phylogenetic context, so that relevant evolutionary events such as gain, loss or transfer, can be inferred. EvolClustDB is freely available, without registration, at http://evolclustdb.org/.Copyright © 2023 The Author(s). Published by Elsevier Ltd.. All rights reserved

Secondary structure prediction of long noncoding RNA: review and experimental comparison of existing approaches

Motivation: In contrast to messenger RNAs, the function of the wide range of existing long noncoding RNAs (lncRNAs) largely depends on their structure, which determines interactions with partner molecules. Thus, the determination or prediction of the secondary structure of lncRNAs is critical to uncover their function. Classical approaches for predicting RNA secondary structure have been based on dynamic programming and thermodynamic calculations. In the last 4 years, a growing number of machine learning (ML)-based models, including deep learning (DL), have achieved breakthrough performance in structure prediction of biomolecules such as proteins and have outperformed classical methods in short transcripts folding. Nevertheless, the accurate prediction for lncRNA still remains far from being effectively solved. Notably, the myriad of new proposals has not been systematically and experimentally evaluated. Results: In this work, we compare the performance of the classical methods as well as the most recently proposed approaches for secondary structure prediction of RNA sequences using a unified and consistent experimental setup. We use the publicly available structural profiles for 3023 yeast RNA sequences, and a novel benchmark of well-characterized lncRNA structures from different species. Moreover, we propose a novel metric to assess the predictive performance of methods, exclusively based on the chemical probing data commonly used for profiling RNA structures, avoiding any potential bias incorporated by computational predictions when using dot-bracket references. Our results provide a comprehensive comparative assessment of existing methodologies, and a novel and public benchmark resource to aid in the development and comparison of future approaches.Fil: Bugnon, Leandro Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Edera, A. A.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Prochetto, Santiago. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Gerard, M.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Raad, Jonathan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Fenoy, E.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Rubiolo, M.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Chorostecki, U.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Gabaldón, T.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Ariel, Federico Damian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Di Persia, Leandro Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Keep calm and carry on: miRNA biogenesis under stress

MicroRNAs (miRNAs) are major post-transcriptional regulators of gene expression. Their biogenesis relies on the cleavage of longer precursors by a nuclear localized processing machinery. The evolutionary preference of plant miRNAs to silence transcription factors turned these small molecules into key actors during growth and adaptive responses. Furthermore, during their life cycle plants are subject to changes in the environmental conditions surrounding them. In order to face these changes, plants display unique adaptive capacities based on an enormous developmental plasticity, where miRNAs play central roles. Many individual miRNAs have been shown to modulate the plant response to different environmental cues and stresses. In the last few years, increasing evidence has shown that not only individual genes encoding miRNAs but also the miRNA pathway as a whole is subject to regulation in response to external stimulus. In this review, we discuss the current knowledge about the miRNA pathway. We dissect the pathway to analyze the events leading to the generation of these small RNAs and emphasize the regulation of core components of the miRNA biogenesis machinery.Fil: Manavella, Pablo Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Agrobiotecnología del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Agrobiotecnología del Litoral; ArgentinaFil: Yang, Seong W.. Yonsei University; Corea del SurFil: Palatnik, Javier Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; Argentin