miRNA, lncRNA y circRNA: ¿cuál analizo y cómo?

Secuenciaste ARN y tu pipeline te devuelve transcritos que no codifican proteína.

¿Es un miRNA? ¿Un lncRNA? ¿Un circRNA?

La respuesta importa porque cada tipo de ncRNA tiene una biología diferente, herramientas distintas y preguntas distintas que puedes hacerle a tus datos.

Esta guía te explica qué hace cada clase de ncRNA, cómo reconocerlos en tus datos y cuál es el punto de entrada correcto para analizarlos.

¿Qué los hace diferentes?

Antes de elegir pipeline, vale la pena entender qué tiene cada uno.

miRNA (microRNA): Moléculas pequeñas de ~22 nucleótidos que regulan la expresión génica post-transcripcionalmente. Se unen al 3'UTR de ARNm diana y los degradan o bloquean su traducción. Son abundantes, están bien anotados en bases de datos como miRBase, y tienen herramientas maduras.

lncRNA (long non-coding RNA): Transcritos de más de 200 nt sin marco de lectura abierto significativo. Funcionan en regulación de cromatina, splicing, y organización nuclear, entre otros. Su anotación es menos completa que la de miRNA y su función biológica con frecuencia es desconocida o específica de tejido.

circRNA (RNA circular): Transcritos con una unión covalente entre el extremo 3' y el 5', producida por "back-splicing". Son resistentes a degradación por exonucleasas y actúan como esponjas de miRNA o reguladores de splicing. Son difíciles de detectar porque los alineadores estándar los ignoran.

¿Cómo saber cuál tienes en tus datos?

La respuesta está en el protocolo de secuenciación y el tamaño del inserto. Si tienes un FASTQ de small RNA-seq (reads de ~22 nt después de trimming), estás en territorio de miRNA. Si tus reads son más largos y no hiciste selección de tamaño, analiza lncRNA o circRNA según si tu biblioteca fue tratada con RNase R.

miRNA

El flujo estándar usa miRtop para cuantificación rápida con detección de isomiRs, o miRDeep2 si buscas miRNAs noveles:

Para predicción de genes diana de tus miRNAs DE, herramientas como miRanda o bases de datos como TargetScan son el siguiente paso.

lncRNA

Usa un pipeline estándar de RNA-seq (STAR + featureCounts o Salmon) con un GTF que incluya lncRNA (Ensembl o GENCODE, no UCSC básico). La expresión diferencial sigue igual que para mRNA con DESeq2 o edgeR.

El reto real con lncRNA no es el pipeline, sino la interpretación: muchos lncRNAs detectados tienen función desconocida. Herramientas como LNCipedia o RNAcentral te ayudan a buscar si tu lncRNA de interés tiene función reportada.

circRNA

Requiere un alineador especializado que detecte uniones de back-splicing. Las opciones más usadas son CIRI2 y find_circ. No uses STAR o HISAT2 solos: no están diseñados para detectar uniones circulares.

Conclusión

Elegir el pipeline correcto empieza antes de abrir la terminal: está en el

protocolo con que se generaron tus datos. Small RNA-seq → miRNA. RNA-seq con

RNase R → circRNA. RNA-seq total o poly(A)- → lncRNA.

Los tres tipos de ncRNA tienen herramientas maduras, pero las preguntas biológicas que puedes hacerles son muy distintas. Un miRNA DE tiene predicciones de diana; un lncRNA DE puede no tener función conocida aún; un circRNA requiere validación experimental con divergentes primers antes de publicar.

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