CG
Cristina Gómez-Martín
Author with expertise in RNA Methylation and Modification in Gene Expression
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
8
(63% Open Access)
Cited by:
7
h-index:
8
/
i10-index:
6
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
9

Unbiased and UMI-informed sequencing of cell-free miRNAs at single-nucleotide resolution

Monique Eijndhoven et al.May 4, 2021
Abstract Terminal nucleotidyl transferases are enzymes that add non-templated nucleotides to RNA molecules. In the case of microRNAs, this process was shown to be functionally relevant for their maturation process and generation of isomiRs with non-canonical mRNA targets. Deconvolution of these posttranscriptional modifications is challenging in particular for extracellular miRNAs that are considered as a target for minimally-invasive diagnostics. Massively parallel RNA sequencing is the only method that can truthfully reveal isomiR diversity in biological samples and determine relative quantities. Improvements aside, current small RNA sequencing strategies remain imprecise. We developed IsoSeek that diverges from these methods by making use of randomized 5’- and 3’-adapters combined with a 10N unique molecular identifier (UMI). Using synthetic miRNA and isomiR spike-in sets and testing depletion and RNA competition strategies in 7 sequencing rounds of >100 samples, we rigorously optimized and validated the technical accuracy of the IsoSeek method. In genetically-altered HEK293, we characterized the terminal uridylase (TUT4/TUT7) dependent miRNA uridylome and discovered extensive uridylation of disease-associated miRNAs. Notably, 3’-uridylated isomiR profiles of plasma extracellular vesicles (EVs) rely on UMI-correction. Thus, IsoSeek advances our knowledge of cell-free miRNAs and supports development into non-invasive biomarkers.
9
Citation4
0
Save
70

Adaptive trends of sequence compositional complexity over pandemic time in the SARS-CoV-2 coronavirus

José Oliver et al.Nov 8, 2021
Abstract During the spread of the COVID-19 pandemic, the SARS-CoV-2 coronavirus underwent mutation and recombination events that altered its genome compositional structure, thus providing an unprecedented opportunity to search for adaptive evolutionary trends in real-time. The mutation rate in coronavirus is known to be lower than expected for neutral evolution, thus suggesting a role for natural selection. We summarize the compositional heterogeneity of each viral genome by computing its Sequence Compositional Complexity (SCC). To study the full range of SCC diversity, random samples of high-quality coronavirus genomes covering pandemic time span were analyzed. We then search for evolutionary trends that could inform on the adaptive process of the virus to its human host by computing the phylogenetic ridge regression of SCC against time (i.e., the collection date of each viral isolate). In early samples, we find no statistical support for any trend in SCC, although the viral genome appears to evolve faster than Brownian Motion (BM) expectation. However, in samples taken after the emergence of high fitness variants, and despite the brief time span elapsed, a driven decreasing trend for SCC, and an increasing one for its absolute evolutionary rate, are detected, pointing to a role for selection in the evolution of SCC in coronavirus genomes. We conclude that the higher fitness of variant genomes leads to adaptive trends of SCC over pandemic time in the coronavirus.
70
Citation2
0
Save
0

Full-length tRNAs lacking a functional CCA tail are selectively sorted into the lumen of extracellular vesicles

Chantal Scheepbouwer et al.May 12, 2024
Small extracellular vesicles (sEVs) are heterogenous lipid membrane particles typically less than 200 nm in size and secreted by most cell types either constitutively or upon activation signals. sEVs isolated from biofluids contain RNAs, including small non-coding RNAs (ncRNAs), that can be either encapsulated within the EV lumen or bound to the EV surface. EV-associated microRNAs (miRNAs) are, despite a relatively low abundance, extensively investigated for their selective incorporation and their role in cell-cell communication. In contrast, the sorting of highly-structured ncRNA species is understudied, mainly due to technical limitations of traditional small RNA sequencing protocols. Here, we adapted ALL-tRNAseq to profile the relative abundance of highly structured and potentially methylated small ncRNA species, including transfer RNAs (tRNAs), small nucleolar RNAs (snoRNAs), and Y RNAs in bulk EV preparations. We determined that full-length tRNAs, typically 75 to 90 nucleotides in length, were the dominant small ncRNA species (>60% of all reads in the 18-120 nucleotides size-range) in all cell culture-derived EVs, as well as in human plasma-derived EV samples, vastly outnumbering 21 nucleotides-long miRNAs. Nearly all EV-associated tRNAs were protected from external RNAse treatment, indicating a location within the EV lumen. Strikingly, the vast majority of luminal-sorted, full-length, nucleobase modification-containing EV-tRNA sequences, harbored a dysfunctional 3' CCA tail, 1 to 3 nucleotides truncated, rendering them incompetent for amino acid loading. In contrast, in non-EV associated extracellular particle fractions (NVEPs), tRNAs appeared almost exclusively fragmented or 'nicked' into tRNA-derived small RNAs (tsRNAs) with lengths between 18 to 35 nucleotides. We propose that in mammalian cells, tRNAs that lack a functional 3' CCA tail are selectively sorted into EVs and shuttled out of the producing cell, offering a new perspective into the physiological role of secreted EVs and luminal cargo-selection.
0

Tumor-secreted extracellular vesicles counteract therapy response by triggering inflammatory mesenchymal stem cell development

Crescenzo Massaro et al.Aug 8, 2024
Abstract Purpose: Therapy resistance is a major clinical hurdle in bone cancer treatment and seems to be largely driven by poorly understood microenvironmental factors. Recent evidence suggests a critical role for a unique subpopulation of mesenchymal stem cells with inflammatory features (iMSCs), though their origin and function remained unexplored. We demonstrate that cancer-secreted extracellular vesicles (EVs) trigger the development of iMSCs, which hinder therapy response in vivo, and set out to identify strategies to counteract their function. Experimental Design: The role of iMSCs in therapy resistance was evaluated in an orthotopic xenograft mouse model of osteosarcoma. EV-induced alterations of the MSC transcriptome were analyzed and compared with scRNA-seq data of osteosarcoma and multiple myeloma patient biopsies. Functional assays identified EV components driving iMSC development. We assessed the efficacy of clinical drugs in blocking iMSC-induced resistance in vivo. Results: We found that iMSCs are induced by interaction with cancer EVs and completely abrogate the antimetastatic effect of TGFb signaling inhibition. Importantly, EV-induced iMSCs faithfully recapitulate the inflammatory single-cell RNA signature of stromal cells enriched in multiple myeloma and osteosarcoma patient biopsies. Mechanistically, cancer EVs act through two distinct mechanisms. EV-associated TGFb induces IL6 production, while the EV-RNA cargo enhances TLR3-mediated chemokine production. We reveal that simultaneous blockade of downstream EV-activated pathways with ladarixin and tocilizumab disrupts metastasis formation and overcomes iMSC-induced resistance. Conclusions: Our observations establish iMSCs as major contributors to drug resistance, reveal EVs as physiological triggers of iMSC development and highlight a promising combination strategy to improve therapy response in bone cancer patients.