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產(chǎn)品簡(jiǎn)介

Small RNA主要包括miRNA、piRNA、tsRNA(tRF&tiRNA)、snRNA和snoRNA等,是一類(lèi)不具有蛋白編碼能力的RNA分子,能調(diào)控基因表達(dá),在細(xì)胞生長(zhǎng)、發(fā)育和代謝等基礎(chǔ)生物學(xué)過(guò)程中都扮演著重要的角色,甚至在癌癥等相關(guān)疾病形成過(guò)程中也起著關(guān)鍵的作用。高通量測(cè)序技術(shù)省去了煩瑣的Small RNA克隆文庫(kù)構(gòu)建過(guò)程,可以一次性生成上百萬(wàn)條Small RNA序列,能夠快速鑒定特定條件下表達(dá)的已知Small RNA并發(fā)現(xiàn)新的Small RNA,同時(shí)還可以研究不同條件下Small RNA的表達(dá)差異,并可以聯(lián)合轉(zhuǎn)錄組測(cè)序表達(dá)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。

A workflow for Small RNA Sequencing

Jai PM et al., RNA Mapping, 2014

我們的優(yōu)勢(shì)

1. 針對(duì)動(dòng)物(包括外泌體)Small RNA(miRNA、piRNA、tsRNA)提供定制化實(shí)驗(yàn)分析方案;

2. 不僅能高效準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)并注釋非模式物種新的miRNA,還能進(jìn)行piRNA、tiRNA、tRF等最新的研究;

3. 及時(shí)更新miRBase、miRandaRNAhybrid等專(zhuān)業(yè)miRNA數(shù)據(jù)庫(kù)以及靶基因預(yù)測(cè)算法,保證分析結(jié)果緊跟行業(yè)前沿。

樣本要求

組織樣品:

1. 動(dòng)物組織:>200mg;

2. 植物組織:>200mg;

3. 細(xì)胞培養(yǎng):>2x106個(gè);

4. 全血:>3ml;

5. 菌體:>2x106個(gè)或>300mg。

RNA樣品:

1. 請(qǐng)?zhí)峁w積15 μL - 100 μL,總量≥10μg,濃度≥ 200ng/μL的RNA;

2. OD260/280介于1.8~2.2之間,OD260/230≥2.0,RIN≥6.5,28S:18S≥1.0,確保RNA無(wú)降解;

3. 送樣時(shí)請(qǐng)標(biāo)記清楚樣品編號(hào),管口使用Parafilm膜密封;

4. 樣品保存期間切忌反復(fù)凍融;

5. 送樣時(shí)請(qǐng)使用干冰運(yùn)輸。

不同樣品之間存在差異,詳情請(qǐng)向烈冰咨詢

實(shí)驗(yàn)流程

1. RNA提取及質(zhì)控:RNA總量 > 1 μg ;RIN> 6.0

2. RNA富集:切膠范圍10-50bp

3. RNA質(zhì)控:Agilent 2200質(zhì)控

4. 文庫(kù)構(gòu)建:文庫(kù)分子18-30bp

5. 上機(jī)測(cè)序:Small RNA測(cè)序NovaSeq、HiSeq、Ion Proton等測(cè)序儀都可以完成。測(cè)序數(shù)據(jù)量40M reads。

數(shù)據(jù)分析流程

>>動(dòng)物小RNA






>>植物小RNA


結(jié)果示例

1、數(shù)據(jù)過(guò)濾
對(duì)于原始數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制,排除序列中的過(guò)短序列,低質(zhì)量序列,未測(cè)出序列,并去掉雙端接頭序列,以保證測(cè)序數(shù)據(jù)的質(zhì)量與準(zhǔn)確性,我們將從堿基質(zhì)量,GC含量等角度對(duì)測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估,過(guò)濾后的數(shù)據(jù)稱(chēng)為Clean Data(過(guò)濾后數(shù)據(jù))。

堿基質(zhì)量結(jié)果圖(過(guò)濾后)

注:橫坐標(biāo)表示堿基位點(diǎn),縱坐標(biāo)表示堿基質(zhì)量值。



2、序列比對(duì)和長(zhǎng)度分析
由于Small RNA中成員較多,且各成員有各自的長(zhǎng)度區(qū)間,我們首先會(huì)將測(cè)序得到的數(shù)據(jù)比對(duì)到分析物種的miRNA數(shù)據(jù)庫(kù)中,再將unmapped reads比對(duì)到NCBI數(shù)據(jù)庫(kù)中,對(duì)比對(duì)到不同數(shù)據(jù)庫(kù)中的small RNA(miRNA、piRNA和tsRNA)序列進(jìn)行長(zhǎng)度分布統(tǒng)計(jì),觀察各類(lèi)small RNA的長(zhǎng)度分布情況以及主峰所在的位置。

small RNA長(zhǎng)度分布情況

注:左圖為miRNA長(zhǎng)度分布圖;右圖為piRNA長(zhǎng)度分布圖。



3、堿基偏好性分析
成熟的miRNA在首位往往就具有U的偏好性,同時(shí)來(lái)源于生殖細(xì)胞的piRNA,其首位也通常具有U偏好性。因此,在進(jìn)行序列比對(duì)后,對(duì)于比對(duì)到不同數(shù)據(jù)庫(kù)中的small RNA序列進(jìn)行長(zhǎng)度分布統(tǒng)計(jì),觀察各類(lèi)small RNA的堿基偏好情況。

small RNA堿基偏好性分析

注:橫坐標(biāo)表示序列長(zhǎng)度,縱坐標(biāo)表示百分比,不同顏色表示不同的核苷酸。


4、表達(dá)量統(tǒng)計(jì)
Small RNA測(cè)序最關(guān)鍵的步驟是對(duì)small RNA進(jìn)行定量表達(dá)和差異篩選,將測(cè)序數(shù)據(jù)比對(duì)到各small RNA對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)后,采用表達(dá)量統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)于每一個(gè)small RNA的Counts數(shù)進(jìn)行標(biāo)化。

miRNAs表達(dá)量統(tǒng)計(jì)分析

An X et al., Theriogenology, 2016

注:該表格列舉了部分差異miRNAs的名稱(chēng)和序列信息,NE(normalized expression)表示標(biāo)化后的miRNA表達(dá)量。


5、差異Small RNA篩選
找到差異small RNA是整個(gè)研究的基礎(chǔ),常用的差異篩選算法有DESeq、edgeR等,將表達(dá)量統(tǒng)計(jì)的結(jié)果進(jìn)行差異篩選,計(jì)算實(shí)驗(yàn)組 VS 對(duì)照組的差異情況,獲得差異倍數(shù)、顯著性(P-Value)以及誤判率(FDR),通過(guò)這些指標(biāo)篩選出顯著性差異的Small RNA。

差異miRNAs熱圖

An J et al., Investigative Ophthalmology & Visual Science, 2015

注:橫軸表示組別,縱軸表示不同miRNAs。


6、靶基因功能分析(GO Analysis)和信號(hào)通路分析(Pathway Analysis)
采用NCBI/UNIPROT/SWISSPROT/AMIGO等GO數(shù)據(jù)庫(kù),以及KEGG數(shù)據(jù),對(duì)靶基因進(jìn)行功能和信號(hào)通路分析,得到靶基因所顯著性富集的功能條目和Pathway條目,并繪制集靶基因、功能和pathway于一體的network。

miRNA靶基因功能和pathway網(wǎng)絡(luò)圖

An J et al., Investigative Ophthalmology & Visual Science, 2015

注:該圖表示miRNA-204靶向的基因,及其靶基因所顯著富集的GO條目(右)和Pathway條目(左)。


高級(jí)數(shù)據(jù)分析
1、Novel miRNA預(yù)測(cè)
非模式物種中存在很多未被報(bào)道的Novel miRNA,將其找出并進(jìn)行研究是一項(xiàng)重要內(nèi)容,NovelBio團(tuán)隊(duì)協(xié)助研究者將比對(duì)到基因組的reads提取出來(lái),然后用行業(yè)內(nèi)公認(rèn)的算法,通過(guò)莖環(huán)結(jié)構(gòu)自由能的計(jì)算,以及其他物種miRBase數(shù)據(jù)庫(kù)的比對(duì),最后獲得預(yù)測(cè)的Novel miRNA。

novel miRNAs的莖環(huán)結(jié)構(gòu)

An X et al, Theriogenology. 2016

注:該圖展示了進(jìn)一步分析與已知miRNA不匹配的測(cè)序reads預(yù)測(cè)的新的miRNA,這10個(gè)序列都具有顯著的莖-環(huán)發(fā)夾二級(jí)結(jié)構(gòu)。



2、Small RNA靶基因預(yù)測(cè)
以差異的small RNA為研究對(duì)象,采用miranda算法與RNAHybrid算法進(jìn)行靶基因預(yù)測(cè),得到small RNA靶向到mRNA的3’UTR序列的靶基因結(jié)合位點(diǎn),并繪制靶基因網(wǎng)絡(luò)圖。

miRNAs靶基因網(wǎng)絡(luò)圖

An J et al., Investigative Ophthalmology & Visual Science, 2015

注: 綠色表示下調(diào)的miRNAs,紅色表示上調(diào)的miRNAs。


3、Small RNA趨勢(shì)分析
以各分組間的miRNA的TPM.txt文件為研究對(duì)象,采用STEM算法,進(jìn)行趨勢(shì)分析,得到按照樣本邏輯順序所在趨勢(shì)

DCs分化過(guò)程中miRNAs表達(dá)情況

Su XP et al., Nature Communications, 2013

注:該圖展示了DCs分化過(guò)程中miRNAs表達(dá)情況。H、I、M和R分別代表分化的四個(gè)階段:H—HSCs;I—imDCs;M—maDCs;R—DCreg,左上角的數(shù)字代表將391個(gè)miRNAs分成了26個(gè)clusters,左下角的數(shù)字代表每個(gè)cluster中miRNAs的數(shù)量,有顏色的clusters代表miRNAs顯著富集。


文獻(xiàn)示例

[1] Zheng L, Zhang X, Zhang H, et al. The miR164-dependent regulatory pathway in developing maize seed. Mol Genet Genomics. 2019 Jan 3. (IF=2.734)


[2] Xu C, Zhang H, Zhou W, et al. MicroRNA-10a, -210, and -563 as circulating biomarkers for ossification of the posterior longitudinal ligament. Spine J. 2018 Oct 20. pii: S1529-9430(18)31165-3. (IF=3.119)


[3] Wang Y, Zhang CY, Xia RH, et al. The MYB/miR-130a/NDRG2 axis modulates tumor proliferation and metastatic potential in salivary adenoid cystic carcinoma. Cell Death Dis. 2018 Sep 11;9(9):917. (IF=5.638)


[4] Chen X, Hao Z, Wei G, et al. The microRNA-10a/ID3/RUNX2 axis modulates the development of Ossification of Posterior Longitudinal Ligament. Sci Rep. 2018 Jun 15;8(1):9225. (IF=4.122)


[5] He Q, et al. Downregulation of miR-7116-5p in microglia by MPP1 sensitizes TNF-a production to induce dopaminergic neuron damage. Glia. 2017 Aug;65(8):1251-1263. (IF=6.2)


[6] Xu C, et al. Integrated microRNA-mRNA analyses reveal OPLL specific microRNA regulatory network using high-throughput sequencing. Sci Rep. 2016 Feb 12;6:21580. (IF=5.578)


[7] Liu R, et al. DNMT1-microRNA126 epigenetic circuit contributes to esophageal squamous cell carcinoma growth via ADAM9-EGFR-AKT signaling. Clin Cancer Res. 2015 Feb 15;21(4):854-63. (IF=8.193)


[8] Cheng T, et al. MeCP2 Suppresses Nuclear MicroRNA Processing and Dendritic Growth by Regulating the DGCR8/Drosha Complex. Dev Cell. 2014 Mar 10;28(5):547-60. (IF=14.08)


[9] Su X, et al. miRNomes of haematopoietic stem cells and dendritic cells identify miR-30b as a regulator of Notch1. Nat Commun. 2013;4:2903. (IF=10.02)


[10] Xu C, et al. miRNA -100 Inhibits Human Bladder Urothelial Carcinogenesis by Directly Targeting mTOR. Molecular Cancer Therapeutics. 2013, Feb 12:207-219. (IF=5.599)