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DGE表达谱
       DGE表达谱是利用新一代高通量测序技术和高性能计算分析技术,全面、经济、快速地检测某一物种特定组织在特定状态下的基因表达情况,可以同时进行全基因组范围的基因定量分析,研究不同样本之间的差异表达情况,可广泛应用于农业性状、生理调控、生物标记、环境改造、疾病机制和药物筛选等领域。相比于转录组重测序,DGE表达谱需要的数据量更少,更节约成本,适合大样本研究。
  • 流程图
  • 结果示例
  • 案例分享
  • 技术参数


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  • 案例:大样本量RNAseq解释牛皮癣疾病机理
    Li B, Tsoi L C, Swindell W R, et al. Transcriptome analysis of psoriasis in a large case–control sample: RNA-seq provides insights into disease mechanisms[J]. Journal of Investigative Dermatology, 2014, 134(7): 1828-1838.

    研究者对92个牛皮癣患者和82个正常人皮肤进行了RNA测序,平均获得38M reads,共检测到21099个基因表达,差异基因3577个,其中上调1049个,下调2528个,差异基因主要富集在免疫系统通路。通过WGCNA共表达分析,在正常人组中,角质化和皮肤分化基因在上调基因中比例最高,在疾病组中,上调基因与免疫和炎症相关。

    图1 上下调基因在不同共表达模式中的比例


  • 技术参数

    测序平台 测序策略 数据量 周期
    Hiseq 小片段RNA文库
    SE50测序
    10M clean reads 20个工作日

    样品要求

    样品类型 总量 浓度 其他要求
    Total RNA 大于1.5μg 大于80ng/μL RIN>7,图谱基线无上抬,5S峰正常


  • Q1:RNA-Seq必须要有参考基因组序列吗?

    A1:不是必须要有参考基因组序列,但一定要有参考序列,如unigene序列、mRNA序列、CDS序列等可以作为参考序列。

    Q2:RNA-Seq推荐测序数据量与基因组大小有关吗?

    A2:RNA-Seq推荐测序数据量,主要与基因的数量有关,不同物种基因组大小相差比较大,但是编码基因的数量相差并不大,一般物种在 3 万左右,所以,对于一般物种RNA-Seq推荐10M clean reads 数据量

    Q3:RNA样品检测,能提供给老师检测的胶图吗?

    A3:RNA样品检测是用 Agilent2100进行检测的,不需要跑胶,所以没有胶图可以提供。
DGE表达谱
       DGE表达谱是利用新一代高通量测序技术和高性能计算分析技术,全面、经济、快速地检测某一物种特定组织在特定状态下的基因表达情况,可以同时进行全基因组范围的基因定量分析,研究不同样本之间的差异表达情况,可广泛应用于农业性状、生理调控、生物标记、环境改造、疾病机制和药物筛选等领域。相比于转录组重测序,DGE表达谱需要的数据量更少,更节约成本,适合大样本研究。
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  • 案例:大样本量RNAseq解释牛皮癣疾病机理
    Li B, Tsoi L C, Swindell W R, et al. Transcriptome analysis of psoriasis in a large case–control sample: RNA-seq provides insights into disease mechanisms[J]. Journal of Investigative Dermatology, 2014, 134(7): 1828-1838.

    研究者对92个牛皮癣患者和82个正常人皮肤进行了RNA测序,平均获得38M reads,共检测到21099个基因表达,差异基因3577个,其中上调1049个,下调2528个,差异基因主要富集在免疫系统通路。通过WGCNA共表达分析,在正常人组中,角质化和皮肤分化基因在上调基因中比例最高,在疾病组中,上调基因与免疫和炎症相关。

    图1 上下调基因在不同共表达模式中的比例


  • 技术参数

    测序平台 测序策略 数据量 周期
    Hiseq 小片段RNA文库
    SE50测序
    10M clean reads 20个工作日

    样品要求

    样品类型 总量 浓度 其他要求
    Total RNA 大于1.5μg 大于80ng/μL RIN>7,图谱基线无上抬,5S峰正常


  • Q1:RNA-Seq必须要有参考基因组序列吗?

    A1:不是必须要有参考基因组序列,但一定要有参考序列,如unigene序列、mRNA序列、CDS序列等可以作为参考序列。

    Q2:RNA-Seq推荐测序数据量与基因组大小有关吗?

    A2:RNA-Seq推荐测序数据量,主要与基因的数量有关,不同物种基因组大小相差比较大,但是编码基因的数量相差并不大,一般物种在 3 万左右,所以,对于一般物种RNA-Seq推荐10M clean reads 数据量

    Q3:RNA样品检测,能提供给老师检测的胶图吗?

    A3:RNA样品检测是用 Agilent2100进行检测的,不需要跑胶,所以没有胶图可以提供。




有参转录组
        转录组是某个物种或者特定细胞类型产生的所有转录本的集合。转录组研究能够从整体水平研究基因功能以及基因结构,揭示特定生物学过程以及疾病发生过程中的分子机理。转录组已广泛应用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。基于Illumina高通量测序平台的转录组测序技术能够在单核苷酸水平对任意物种的整体转录活动进行检测,在分析转录本的结构和表达水平的同时,还能发现未知转录本和稀有转录本,精确地识别可变剪切位点以及SNP(单核苷酸多态性),提供最全面的转录组信息。相对于传统的芯片杂交平台,转录组测序无需预先针对已知序列设计探针,即可对任意物种的整体转录活动进行检测,提供更精确的数字化信号、更高的检测通量,以及更广泛的检测范围,是目前深入研究转录组复杂性的强大工具。
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  • 案例:中国人群前列腺癌转录组学研究
    Ren S.RNA-seq analysis of prostate cancer in the Chinese population identifies recurrent gene fusions, cancer-associated long noncoding RNAs and aberrant alternative splicings[J].Cell Res, 2012 May, 5(22):806–821.

    研究人员用RNA-seq转录组技术对14个患者的肿瘤样本以及临近的正常组织进行分析,分别对每个样本进行了差异表达基因、差异表达lncRNA、可变剪接、SNP和基因融合的分析。

    图1

    在前列腺癌和正常组织之间,通过qRT-PCR在表达水平对DD3, FR0257520, FR0348383和 MALAT1进行比较。通过对14对样本的lncRNA分析,在每个样本中平均发现了1599个已知的lncRNA,平均有406个lncRNA有差异表达,其中有137个lncRNA在超过50%的患者中都发现有差异表达。


    图2 可变剪切CIRCOS图和KIK3(PDA)基因可变剪切图

    在每个肿瘤样品中检测到特异性的可变剪接均大于1000个,其中发现KIK3基因的4号内含子保留在57.1%(8/14)的样本中存在,4号内含子保留会导致一个新的蛋白序列产生,研究人员通过RT-PCR验证该剪切事件的存在。同时在另外40对样本中进行了验证,发现KIK3的可变剪切事件均在26/40个患者中发现。


  • 技术参数

    测序平台 测序策略 数据量 周期
    Hiseq PE125 大于4G Clean Data 30工作日

    样品要求

    样品类型 总量 浓度 其他要求
    Total RNA 大于4μg 大于180ng/μL RIN>7,图谱基线无上抬,5S 峰正常


无参转录组
        转录组广义上指某一生理条件下,细胞内所有转录产物的集合;狭义上指所有mRNA的集合。转录组是连接基因组遗传信息与生物功能的蛋白质组的必然纽带,转录组研究是基因功能及结构研究的基础和出发点,通过新一代高通量测序,能够全面快速地获得某一物种特定组织或器官在特定状态下的几乎所有转录本序列信息。
       无参转录组是指在没有物种基因组详细信息的情况下,利用新一代高通量测序技术对物种或者组织的转录本进行测序,组装得到相应的转录本信息,并进行基于转录信息的一系列功能研究。
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  • 案例:转录组组装研究甘薯育种
    Ren S.RNA-seq analysis of prostate Wang Z, Fang B, Chen J, et al. De novo assembly and characterization of root transcriptome using Illumina paired-end sequencing and development of cSSR markers in sweetpotato (Ipomoea batatas)[J]. BMC genomics, 2010, 11(1): 726.

    研究人员使用Illumina Genome Analyzer IIx对甘薯进行了 双端测序(PE75),并用SOAP de novo软件进行序列组装,一共组装出56516条unigenes,平均长度为581bp,如下图1所示。该研究建立了第一个甘薯转录组数据库,同时开发了cSSRs标记,可用于甘薯育种。

    图1 Unigene长度分布图

    用BLASTx软件与NR、 Swiss-Prot、KEGG和COG数据库比对,总计鉴定有35051(62.02%)个基因。17598 (31.14%)个Unigenes参与了124个KEGG的代谢通路,其中有11056个是属于代谢途径,尤其以碳水化合物代谢和次生代谢物质生物合成途径中最突出。


    图2 A:比对NR库的E-value分布,B:比对Swiss-Prot 库的E-value分布,C:比对NR库的同源性分布,D:比对Swiss-Prot 库的同源性分布

    研究人员利用MISA Perl script从组装出的Unigene中, 开发出4114个候选cSSRs标记,选取了100个标记(44个在编码区,21个在5’ UTR,13个在3’ UTR,22个是未确定编码蛋白基因),用Premier 6.0设计引物,用于扩增验证和估算混合基因组DNA 池的多态性,结果显示92对标记在栽培甘薯中成功扩增。

    本研究得到了甘薯的转录本序列数据,可用于发现块状根形成和发育相关新基因,且可用于制做高密度基因芯片以便于将来用于鉴定块状根形成和发育这些生物进程中的基因表达谱。成千的 cSSRs 标记在本研究中被鉴定出来,丰富了甘薯的分子标记、并有助于将来的分子标记辅助育种。


  • 技术参数

    测序平台 测序策略 数据量 周期
    Hiseq PE125 大于4G Clean Data 30工作日

    样品要求

    样品类型 总量 浓度 其他要求
    Total RNA 大于4μg 大于180ng/μL RIN>7,图谱基线无上抬,5S 峰正常


  • Q1:与基因芯片相比,转录组高通量测序有什么优势?

    A1:基因芯片是用已知序列的探针和样本 mRNA 进行杂交来获得mRNA 的序列信息的,如果样本 mRNA 以前从来没有报道过,那么基因芯片上面就不会有相应的探针序列,也就检测不到新的 mRNA;另外,核酸杂交的背景噪音很高,存在交叉杂交现象。转录组是直接对样本mRNA 进行测序,能够发现很多新的 mRNA;转录组测序对基因表达上调或下降的检测范围能够达到几万倍,远比基因芯片的百倍左右要灵敏。而且在有参考基因组的情况下,通过转录组测序您还可以分析可变剪切、基因结构变异、全基因组水平基因表达丰度等情况。

    Q2:转录组分析真核和原核生物都可以做吗?细菌呢?

    A2:都可以。

    Q3:是否需要生物学重复?重复几次?

    A3:是的,至少需要两次生物学重复,3 次以上的生物学重复更好。2011年7月Hansen[6]发表的文章表明生物学差异是基因自身表达的特性,与检测技术的选择以及数据处理的方式无关。如果不设生物学重复,高影响因子的杂志可能会因此而拒稿

    Q4:转录组测序后有何验证方法?

    A4:转录组测序后可通过实时荧光定量 PCR(qRT-PCR)技术来验证测序结果
长链非编码RNA
        长链非编码 RNAs (long non-coding RNAs,lncRNAs)是一类长度大于 200 nt 且不表现出蛋白质编码潜能的RNA(rRNA,tRNA 和 small RNA 除外),是非编码 RNAs(non-coding RNAs,ncRNAs)的重要组成部分。lncRNA已经成为非编码RNA研究领域的一个热点,通过去除rRNA的建库方法和二代高通量测序技术,研究人员能够快速获得特定生物学过程相关的lncRNA,通过比对获得已知lncRNA,重构新的lncRNA,以及功能分析,对lncRNA进行深入的研究。
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  • 案例1:发现猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)发病相关的lincRNA
    Zhang J, Sun P, Gan L, et al. Genome-wide analysis of long noncoding RNA profiling in PRRSV-infected PAM cells by RNA sequencing[J]. Scientific Reports, 2017, 7

    猪繁殖与呼吸综合征(PRRS)对全球猪业造成了主要的危害,发病原因主要是猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)感染免疫细胞导致免疫抑制。但是PRRSV的发病机制尚未完全了解。研究者分别用HPPRRSV GSWW15和北美菌株FL-12感染猪肺泡巨噬细胞(PAM),对感染后12h、24h两个不同时序的lncRNA和mRNA表达谱进行分析。预测了12867个新型的lncRNAs,其中299个是病毒感染后特有的。对lncRNA进行靶基因预测和GO分析,发现lncRNA参与病毒感染的免疫应答通路,为研究lncRNA参与免疫反应和PRRSV的致病机理提供了新的思路。


    图1 lncRNA的表达和差异分析。
    本次研究预测了12867个新型的lncRNAs,其中299个是病毒感染后特有的。样品在感染后lncRNA表达差异如a图所示,韦恩图(图b)展示了四组样品的lncRNA表达比较。


    图2 预测的lncRNA的表达量聚类分析及RT-qPCR定量验证
    预测的lncRNA的表达量聚类分析,并对10个lncRNA进行RT-qPCR定量验证,发现结果与RNA-seq测序结果一致。



    案例2:Neat1:肿瘤转化抑制必需的p53诱导型lincRNA
    Mello S S, Sinow C, Raj N, et al. Neat1 is a p53-inducible lincRNA essential for transformation suppression[J]. Genes & Development, 2017, 31(11): 1095-1108.

    众所周知P53作为抑癌因子,通过自身突变引发癌变。p53作为转录因子调控许多基因的表达,在靶基因参与细胞周期的调控和细胞凋亡方面研究较多,但p53介导的肿瘤抑制的功能机制目前尚未清楚。因此研究者利用之前发表的p53的ChIP-Seq和RNA-seq数据进行分析,发现了lincRNA Neat1是p53直接作用的靶基因,并通过敲除的方法验证Neat1功能,发现Neat1抑制肿瘤的形成,Neat1-/- 敲除后加速小鼠的胰腺癌发生。通过RNA-seq分析,发现Neat1缺失导致胰腺的基因表达发生变化。总的来说,Neat1作为p53调控的lncRNA,在抑制肿瘤形成和抑制癌症中具有关键的作用,为解释p53介导的肿瘤抑制的机制提供了新的出发点。


    图1 Neat1作为p53的靶基因
    研究者利用阿霉素处理引起DNA损伤实验组和对照组的ChIP-seq和RNA-seq数据,发现lincRNA Neat1 是p53的靶基因,并且利用ChIP-qPCR(B)和qRT-PCR定量验证。



    图2:通过RNA-Seq分析,发现Neat1 缺失导致胰腺的基因表达谱发生改变,利用qRT-PCR 定量分析参与肿瘤形成的信号的通路的基因的表达量,与RNA-seq的结果相吻合。



    参考文献

    Mello, S.S., Sinow, C., Raj, N., Mazur, P.K., Bieging-Rolett, K., Broz, D.K., Imam, J.F.C., Vogel, H., Wood, L.D., Sage, J., et al. (2017). Neat1 is a p53-inducible lincRNA essential for transformation suppression. Genes & development 31, 1095-1108.
            Zhang, J., Sun, P., Gan, L., Bai, W., Wang, Z., Li, D., Cao, Y., Fu, Y., Li, P., Bai, X., et al. (2017). Genome-wide analysis of long noncoding RNA profiling in PRRSV-infected PAM cells by RNA sequencing. Scientific reports 7, 4952.


  • 技术参数

    测序平台 测序策略 数据量 周期
    Hiseq 链特异建库
    PE125测序
    大于6G Clean Data 40工作日

    送样要求

    样品类型 总量 浓度 其他要求
    Total RNA 大于4μg 大于180ng/μL RIN>7,图谱基线无上抬,5S 峰正常


  • Q1.原核链特异性转录组文库构建原理?

    A1原核链特异性文库构建采用的是UNG酶法。具体原理:在合成cDNA二链之前在反应体系中加入dUTP,这样cDNA二链在合成过程中,所有的T碱基就会变成U。UNG酶能特异性的水解断裂含有dU的双链或单链DNA中的U碱基,从而使cDNA二链水解。最后进行测序的模板仅有cDNA一链。
    具体方法可参考文献:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20711195

    Q2.原核链特异性转录组rRNA去除效率?

    A2:我们在建库时,对于rRNA去除采用的kit是Ribo-Zero™ rRNA Removal Kit(分革兰氏阴性和革兰氏阳性),rRNA去除效率可以达到90%以上。

    Q3.原核链特异性转录组与常规原核转录组相比优势?

    A3.链特异性转录组由于建库过程基于UNG酶法处理,使得最终测序模板仅保留cDNA一链,所以其可以区分正负链信息,可以确定转录方向,避免后续分析中由于正负链基因重叠带来的组装错误;同时基因表达定量更准确;能发现更多的新转录本;同时能挖掘非编码RNA信息;包括更丰富的分析内容,具体详见产品手册信息分析内容。
小RNA
       小RNA是一类长度约为20-24个核苷酸长度的具有调控功能的非编码RNA,主要包括miRNA、siRNA和piRNA。小RNA主要参与基因转录后水平的调控。利用第二代高通量测序技术,对某物种某组织在特定状态下的 18-30nt(或18-40nt)的小RNA进行高通量测序,通过数据库比对等信息分析,可以发现所有已知的小RNA,也可以发现新的小RNA,或者特有的小RNA,并可对小RNA的靶基因进行预测和功能分析。
  • 流程图
  • 结果示例
  • 案例分享
  • 技术参数


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  • 案例:小细胞肺癌小RNA研究
    Ma J, Mannoor K, Gao L, et al. Characterization of microRNA transcriptome in lung cancer by next-generation deep sequencing[J]. Molecular oncology, 2014, 8(7): 1208-1219.

    非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)发病率占所有肺癌80%以上包括肺鳞癌(SCC)和肺腺癌(AC)两种病理类型。研究者通过对非小细胞肺癌及其正常组织进行高通量测序和数据分析,鉴定了24个差异表达的小RNA,其中14个小RNA在40对非小细胞肺癌及其正常组织得到qPCR验证。对这14个小RNA的靶基因进行富集分析,发现miR-944能够靶向细胞因子信号转导抑制因子(SOCS)。该研究为非小细胞肺癌(NSCLC)的发病机制提供实验依据,检测出的miRNA可能为鉴定非小细胞肺癌提供生物标志物的早期检测,为肺癌的分类、癌细胞转移和治疗提供潜在的靶点。

    图1 差异表达小RNA肺鳞癌(SCC)及其正常组织中,有17个小RNA差异表达显著,其中12个表达上调,5个表达下调;肺腺癌(AC)及其正常组织中,有11个小RNA差异表达显著,其中8个上调,3个下调。4个小RNA(miRs-196a-5p, 30a-3p, 486-5p, and 184)在肺鳞癌(SCC)和肺腺癌(AC)中均差异表达。


  • 技术参数

    测序平台 测序策略 数据量 周期
    Hiseq 小片段RNA文库
    SE50测序
    大于6M 30工作日

    样品要求

    样品类型 总量 浓度 其他要求
    Total RNA 大于3μg 大于100ng/μL RIN>7,图谱基线无上抬,5S峰正常

原核链特异转录组测序
        原核链特异性转录组可以研究特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和,主要包括 mRNA和非编码RNA。相对于传统原核转录组测序,原核链特异性转录组测序可以确定两条链的转录方向性,为基因的进一步注释和功能分析提供更准确的信息,能更精确地统计转录本的数量,同时可以挖掘 non-coding RNA的信息,这为基因的网络调控研究提供了一个重要的手段。
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  • 结果示例
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  • 技术参数


  • 结果示例


  • 案例: 比较转录组研究李斯特菌的致病性与非致病性
    Omri Wurtzel, Nina Sesto, J R Mellin. Comparative transcriptomics of pathogenic and non-pathogenic Listeria species. Molecular Systems Biology. 2012; 8:583

    通过链特异性转录组测序绘制了两株菌的转录起始位点图谱,开发了一种专用于展示和分析不同生长环境和遗传环境下的转录本信息的浏览器;揭示两株菌的大多数转录本都具有保守性,而在一部分非编码RNA中却具有非保守性;发现该致病菌113个小RNA(其中33个为新发现)及70个反义RNA(53个为新发现);发现在一个基因上具有重叠的一些长反义转录本,同时这些长反义转录本属于5'UTR区,推测长反义转录本在细菌调控上发挥着一定作用。

    李斯特菌转录本可视化图


  • 技术参数

    产品 测序平台 测序策略 数据量 交付周期(工作日)
    原核链特异性转录组测序 HiSeq2000/2500 PE91或PE125 ≥1G 50

    送样要求

    样品类型 总量 浓度 纯度 其他要求
    原核Total RNA m≥10μg c≥65ng/μl OD260/280≥1.8
    OD260/230≥1.8
    RIN≥7.0
    23S/16S≥1.0
    去除rRNA后的RNA m≥1μl c≥20ng/μl
    rRNA <10%
    N/A 片段主要分布在1K以上

  • Q1.原核链特异性转录组文库构建原理?

    A1原核链特异性文库构建采用的是UNG酶法。具体原理:在合成cDNA二链之前在反应体系中加入dUTP,这样cDNA二链在合成过程中,所有的T碱基就会变成U。UNG酶能特异性的水解断裂含有dU的双链或单链DNA中的U碱基,从而使cDNA二链水解。最后进行测序的模板仅有cDNA一链。
    具体方法可参考文献:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20711195

    Q2.原核链特异性转录组rRNA去除效率?

    A2:我们在建库时,对于rRNA去除采用的kit是Ribo-Zero™ rRNA Removal Kit(分革兰氏阴性和革兰氏阳性),rRNA去除效率可以达到90%以上。

    Q3.原核链特异性转录组与常规原核转录组相比优势?

    A3.链特异性转录组由于建库过程基于UNG酶法处理,使得最终测序模板仅保留cDNA一链,所以其可以区分正负链信息,可以确定转录方向,避免后续分析中由于正负链基因重叠带来的组装错误;同时基因表达定量更准确;能发现更多的新转录本;同时能挖掘非编码RNA信息;包括更丰富的分析内容,具体详见产品手册信息分析内容。
转录组lncRNA
        长链非编码 RNAs (long non-coding RNAs,lncRNAs)是一类长度大于 200 nt 且不表现出蛋白质编码潜能的 RNAs,参与了 X 染色体沉默,基因组印记以及染色质修饰,转录激活,转录干扰,核内运输等多种重要的调控过程,涉及到表观遗传调控、转录调控以及转录后调控等多个层面,是非编码 RNAs(non-coding RNAs,ncRNAs)的重要组成部分。
  • 流程图
  • 分析内容
  • 案例分享
  • 样品要求
  • 常见问题解答

  • 基础分析:

         1) 原始数据质控(去除接头,去低质量reads)
         2) 与核糖体数据库比对,去除核糖体RNA
         3) 转录本组装和统计
         4) 鉴定已知转录本,预测新的lncRNA
         5) lncRNA定量及差异表达分析(需至少2个样品)
         6) lncRNA差异表达模式聚类(需至少2个样品)
         7) lncRNA功能预测(与mRNA互补,基因上下游,miRNA前体,家族预测分类)

    高级分析(需要mRNA表达量数据):

        8) lncRNA-mRNA共表达分析
        9) Pathway富集分析。


    结果示例


  • 案例: Amy Leung et al., Novel Long Non-Coding RNAs Are Regulated by Angiotensin II in Vascular Smooth Muscle cell. circulation research. 2013, 5-22. (impact factor:11.089)

    研究目的:血管紧张素II的失调能够导致动脉粥样硬化和高血压,为了发现之前未报道的新机制和新的治疗靶点。本实验用血管紧张素II处理平滑肌细胞,从转录组水平研究受血管紧张素II影响的基因调控网络。
    实验设计:1. 大鼠平滑肌细胞分离和培养;2.平滑肌细胞分为两组(两个生物学重复),一组血管紧张素II(0.1uM处理,处理组),一组未处理作为对照;3. 对上面处理的两组分别做转录组和CHIP-seq测序分析;4. 验证(miRNA, transfection,RT-QPCR验证对照和处理组(至少3个生物学重复)。
    结论:通过实验,发现一个受AngII调控的lncRNA(lnc-Ang362), lnc-Ang362为两个已知在VSMCs增殖中起重要作用的miRNA(miR-221和miR-222)提供host transcript,控制着两个miRNA的表达。Lnc-Ang362的鉴定为研究血管紧张素II相关的心血管疾病提供新的治疗靶点。。

    图血管紧张素II调控的基因图血管紧张素II调控的基因H3K4me3 和H3K36me3得到富集

    参考文献

    [1] Tim R. Mercer, Marcel E. Dinger and John S. Mattick.Long non-coding RNAs: insights into functions. Genetics .2009,10:155-159.
    [2] Wolf S, et al. B-cell neoplasia associated gene with multiple splicing (BCMS): the candidateB-CLL gene on 13q14 comprises more than 560 kb covering all critical regions. Hum MolGenet.2001,10(12):1275-85.
    [3] Bussemakers MJ, et al. DD3: a new prostate-specific gene, highly overexpressed in prostate cancer. Nature Review Genet.1999,59(23):5975-9.
    [4]LooijengaLH,etal.Xinactivation in human testicular tumors. XIST expression and androgen receptor methylation status.Am J Pathol. 1997;151(2):581–90
    [5] Lottin S, et al.Overexpression of an ectopic H19 gene enhances the tumorigenic properties of breast cancer cells.Carcinogenesis. 2002,23(11):1885-95.


  • 备注:最新的送样要求请以本司官网信息(www.tgs.org.cn)为准。
    样品运输要求:
    1、样品置于1.5ml管中,管上注明样品名称、浓度以及制备时间,管口使用Parafilm封口。在运输前将所有样品管固定于50ml带盖离心管中,再将50ml管放在封口袋中。密闭的离心管内请勿放置液氮等以免温度变化引起爆裂。
    2、使用足量的干冰运输,并且尽量选用较快的邮递方式,以降低运输过程中样品降解的可能性。







小RNA
        小RNA是生物体内一类重要的功能分子,主要包括miRNA、siRNA和piRNA。它们通过各种序列特异性的基因沉默作用,包括RNA干扰(RNAi)、翻译抑制、异染色质形成等,诱导基因沉默,调控诸如细胞生长发育、应激反应、沉默转座子等各种各样的细胞生理过程。小RNA利用第二代高通量测序技术,对某物种某组织在特定状态下的 18-30nt(或18-40nt)的小RNA进行高通量测序,通过数据库比对进行信息分析。
  • 流程图
  • 分析内容
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  • 样品要求
  • 常见问题解答


  • 1) 数据产出统计,原始数据处理(去接头,去低质量reads)
    2) 序列统计(长度,特有序列)
    3) 序列在选定的参考基因组上的分布
    4) 序列与 rRNA,tRNA,snRNA,snoRNA ,repeat,exon/intron的比对信息
    5) 已知miRNA鉴定(miRBase),预测新miRNA以及二级结构图
    6) miRNA分类注释,家族分析
    7) 利用Mireap对没有注释的miRNA进行预测,绘制新的miRNA的二级结构图
    8) 已知miRNA的家族分析
    9) miRNA 的靶基因预测,靶基因 GO注释和KEGG
    10) miRNA表达谱,差异,聚类分析,差异miRNA靶基因GO注释和 KEGG 通路分析
    11) 已知miRNA的碱基编辑分析;


    结果示例


  • 案例: Identification of Resting and Type I IFN-Activated Human NK Cell miRNomes Reveals MicroRNA-378 and MicroRNA-30e as Negative Regulators of NK Cell Cytotoxicity

    在此次的研究当中,研究者通过对在非抵御状态下以及被干扰素α激活状态下的NK细胞中的小RNA组(miRNomes)的研究,发现miR-378以及miR-30e对于激活NK细胞毒性具有抑制作用。在NK细胞激活的状态之下,下调的miR-378以及miR-30对于NK细胞毒性具有负控制作用,这项发现为小RNA对NK细胞作用的调控提供了生物机制学上的解释。

    研究者们发现了200个以上的新的miRNA以及12种表达量最多的miRNA。通过对预测的靶基因进行GO富集分析,那些有较高表达量的miRNA持续目标的靶基因在GO数据库分类中免疫反应系统的基因组中也有较高的表达量。结果显示在这三种文库中已知的miRNA的表达是相似的。研究者发现了六种差异表达的靶基因,其中第六种是在这毒性通路中表达得最多的一种,并且这项发现暗示了在IFN-α诱导下被激活的NK细胞中,不停地起下调作用的miRNA会促成mRNA的产生并且在体内合成新的蛋白。


  • 备注:最新的送样要求请以本司官网信息(www.tgs.org.cn)为准。








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