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    转录组学

    Small RNA测序

    Small RNA主要包括miRNA、、、piRNA、、、、tsRNA(tRF&tiRNA)、、snRNA和snoRNA等,,其中miRNA研究最为广泛,,,,是一类不具有蛋白编码能力的RNA分子,,能调控基因表达,,,在细胞生长、、、、发育和代谢等基础生物学过程中都扮演着重要的角色,,,甚至在癌症等相关疾病形成过程中也起着关键的作用。。。

    翼扬互动组学服务优势

    1. 高度灵活性:可研究任一 17-35 nt 之间的小 RNA 分子
    2. 高度准确性:可准确到单核苷酸水平,,,,有利于区分高度同源的小 RNA 分子和鉴定小 RNA 的多态性
    3. 检测动力学范围广:可在超过 6 个数量级范围内实现准确的序列检测和定量分析,,,有利于低丰度小 RNA 差异表达的研究
    4. 数据质量高:深度测序保证了抽样随机性、、、、可靠性和重复性,,,与实时定量 PCR 结果具有较高的一致性

    样本起始量与送样建议

    样本类型 起始量
    动物及临床脏器组织/脑组织等 >20mg
    动物及临床皮肤/骨/血管/脂肪组织等 >100mg
    植物叶片组织/花 >200mg
    植物根/茎/果实/种子 >500mg
    原代细胞/细胞系 >5×106
    中性粒细胞/嗜酸性粒细胞/嗜碱性粒细胞 >5×107
    外泌体样本 >1×108
    血清/血浆/脑脊液/关节积液/卵泡液 >2mL
    细胞培养上清液 >20mL
    尿液 >30mL
    总RNA >1μg且RIN>7.0
    注意事项:
    ① 组织样本建议保存在RNAlater、、RNAHold、、、、RNAProtect等相关组织保存液中,,,然后-80℃保存或干冰寄送;
    ② 细胞样本使用TRIzol等裂解液充分裂解之后,,,-80℃保存或干冰寄送
    ③ 更加详细的样本准备指南,,,
    请联系在线客服

    应用场景
     
    应用场景1:外泌体
    适用范围:临床与转化医学、、、、基础医学、、、动物/兽医研究等任意研究方向


    MicroRNA(miRNA)是一类非编码RNA,,,,能够调节一系列广泛的生物过程。。。除了在细胞内发挥作用外,,,,最近研究还显示miRNA在细胞外泌体中分泌,,,从而允许其转移至近端或远端的细胞进而调节基因表达。。。外泌体代表着有希望可以从中分离miRNA的纳米材料,,有发挥治疗作用的潜力。。。。

    应用场景2:大样本研究
    适用范围:临床与转化医学,,,,疾病标志物挖掘与鉴定


    miRNA是一种稳定性强重复性好易于检测的非编码RNA,,,在体液样本及组织样本中丰度高,,,在临床上具备成为特异性强灵敏度的生物标志物(biomarker)的潜能。。例如外泌体或体液样本中,,超过70%的RNA为miRNA,,,配合回归和各类机器学习建模,,,可挖掘高灵敏度的潜在生物标志物。。

    应用场景3:抑制翻译/激活翻译
    适用范围:临床与转化医学、、、、基础医学与分子生物学、、、、动植物研究等任意研究方向


    miRNA可通过抑制核糖体的组装来阻断翻译起始,,,,进而起到对翻译过程的抑制作用。。。miRNA的抑制作用需要靶mRNA具有m7G帽子结构成为支持这一理论的重要依据,,,由此可以推断 miRISC可能通过对翻译起始复合物形成抑制而发挥作用;Ago2中间结构域具有结合m7G帽子的活性,,,,Ago2通过 对miRNA招募靶mRNA的 3' UTR,,,,从而与起始复合物eIF4E/G竞争性结合m7G帽子,,最终发挥对翻译起始复合物的抑制作用。。实际上miRNA具有双重功能,,当位于胞浆时可抑制基因表达,,,,当位于细胞核内可激活基因的转录。。。。核内miRNA可通过结合增强子,,,改变增强子的染色质状态,,,从而激活基因的转录表达。。。。

    应用场景4:与单细胞测序联合分析
    适用范围:临床与转化医学、、基础医学与分子生物学、、动植物研究等任意研究方向


    miRNA与单细胞联合分析,,主要通过两种方法。。。。第一种是通过对miRNA的靶基因所对应的基因集在单细胞测序中用AddModuleScore打分模块实现。。。。第二种就是引入了RIP和CLIP数据库来进行后期校正。。。即间接打分和直接打分两种方法。。。。

    通过miRNA与单细胞联合,,,能够锁定通路富集较高的细胞亚群,,,并和miRNA建立起直接调控和间接调控两种方式。。

    应用场景5:ceRNA调控机制
    适用范围:临床与转化医学、、基础医学与分子生物学、、、动植物研究等任意研究方向


    ceRNA全称competing endogenous RNA,,,是一种能够竞争结合RNA的作用元件。。。。通常lncRNA和circRNA会竞争结合miRNA,,我们一般把lncRNA和circRNA可以称作ceRNA。。。。ceRNA调控网络全称ceRNAregulation network,,,指的是有ceRNA参与的整个调控网络cascade。。。。而ceRNA分析指的是对整个ceRNA调控网络进行分析。。。一般有circRNA-miRNA-mRNA分析或lncRNA-miRNA-mRNA分析。。。。

    应用场景6:植物miRNA与降解组联合
    适用范围:植物抗病抗旱等抗逆研究、、植物遗传育种、、、植物发育学等任意研究方向


    通过降解组测序和miRNA测序的联合应用,,,,研究者不仅可以系统鉴定多种植物中miRNA调控的靶基因,,还可以探究多种miRNA及其靶基因对植物不同处理的差异性表达,,,,证实某些miRNA的靶基因在植物生长发育过程中的重要作用。。

    项目文章

    【1】Su T, et al. Bone Marrow Mesenchymal Stem Cells-Derived Exosomal MiR-29b-3p Regulates Aging-Associated Insulin Resistance. ACS Nano. 2019 Feb 26;13(2):2450-2462. PMID: 30715852.
    【2】Ma L, et al. Nanotopography Sequentially Mediates Human Mesenchymal Stem Cell-Derived Small Extracellular Vesicles for Enhancing Osteogenesis. ACS Nano. 2022 Jan 25;16(1):415-430. PMID: 34935354.

     
    结果展示

    1.差异miRNA上下调统计分析

    差异基因上下调频数统计用于判断不同实验条件下差异表达miRNA的个数。。其中横坐标表示比较组信息,,,纵坐标表示上下调miRNA的数目,,,,红色代表上调miRNA,,,蓝色代表下调miRNA,,其中数字代表上下调miRNA的数目。。。。

     
     
    2.差异miRNA聚类分析

    差异miRNA聚类分析用于判断miRNA在不同实验条件下调控的聚类模式。。。。根据样品miRNA表达谱的相近程度,,将miRNA进行聚类分析,,,直观地展示miRNA在不同样品(或是不同处理)中的表达情况,,,由此获取生物学相关信息。。。。不同的颜色表示不同的miRNA表达水平,,,颜色由蓝色经由白色至红色表示表达量从低到高。。红色表示高表达基因,,深蓝色表示低表达基因。。。

     

    3.差异miRNA韦恩图

    通过不同比较组之间差异基因韦恩图可以直观地显示出不同比较组之间共同的和特有的差异表达miRNA的个数,,差异基因韦恩图具有明显的生物学意义,,,,比如是相同对照不同处理的实验设计情况,,可以将不同处理下的差异基因进行比较。。

     

    4.GO富集性柱状图

    miRNA靶基因的GO富集柱状图:用于反映在生物过程(biological process)、、、、细胞组分(cellular component)和分子功能(molecular function)富集的GO term上差异基因的个数分布情况。。。。

     

     
    5.GO富集性散点图

    对差异miRNA进行GO富集分析并以散点图展示,,,,Rich factor表示位于该GO的差异基因个数/位于该GO的总基因数,,,,P值越小,,,GO富集程度越高。。。

     

     
    常见问题
     
    1.miRNA命名规则是怎样的??

    关于miRNA命名,,,,是根据miRBase的命名规则:物种拉丁名3字母缩写-miR/MIR-编号(植物),,,miR表示的是microRNA成熟体,,,植物的前体使用MIR。。。参见miRBase官网:目前已经不再使用*来标记microRNA与其发夹前体互补配对位置的互补序列,,,而是使用“-3p”与“-5p”作为区分这两条序列的后缀替代旧的的命名法。。。具体参考17.0版本出来时,,miRbase数据库的blog文章:https://www.mirbase.org/blog/2011/04/mirbase-17-released/ 

    2.如何筛选差异基因??

    可以在筛选的时候可能需要参考该参数,,一般如果专注于发现,,那么全部保留,,,,如果专注于差异表达,,可以仅保留high和middle拷贝的。。。log2(Treat/Control)>0表示上调,,<0表示下调,,,,>1表示上调2倍,,,<-1表示下调2倍。。。最简单的比较大小,,,,就是Treat-Control(看大于还是小于0),,,,或者Treat/Control(看大于还是小于1),,更有可读性的就是log2(Treat/Control)(>0表示上调,,<0表示下调,,,,>1表示上调2倍,,,<-1表示下调2倍)负相关、、、差异显著性pvalue值、、、foldchage、、、最低拷贝值。。
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