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            服務(wù)熱線02152235399

            產(chǎn)品簡介

            Small RNA主要包括miRNA、piRNA、tsRNA(tRF&tiRNA)、snRNA和snoRNA等,是一類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、發(fā)育和代謝等基礎(chǔ)生物學(xué)過程中都扮演著重要的角色,甚至在癌癥等相關(guān)疾病形成過程中也起著關(guān)鍵的作用。高通量測序技術(shù)省去了煩瑣的Small RNA克隆文庫構(gòu)建過程,可以一次性生成上百萬條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

            1. 針對動物(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. 及時更新miRBase、miRanda、RNAhybrid等專業(yè)miRNA數(shù)據(jù)庫以及靶基因預(yù)測算法,保證分析結(jié)果緊跟行業(yè)前沿。

            樣本要求

            組織樣品:

            1. 動物組織:>200mg;

            2. 植物組織:>200mg;

            3. 細(xì)胞培養(yǎng):>2x106個;

            4. 全血:>3ml;

            5. 菌體:>2x106個或>300mg。

            RNA樣品:

            1. 請?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無降解;

            3. 送樣時請標(biāo)記清楚樣品編號,管口使用Parafilm膜密封;

            4. 樣品保存期間切忌反復(fù)凍融;

            5. 送樣時請使用干冰運(yùn)輸。

            不同樣品之間存在差異,詳情請向烈冰咨詢

            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. 文庫構(gòu)建:文庫分子18-30bp

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

            數(shù)據(jù)分析流程

            >>動物小RNA






            >>植物小RNA


            結(jié)果示例

            1、數(shù)據(jù)過濾
            對于原始數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制,排除序列中的過短序列,低質(zhì)量序列,未測出序列,并去掉雙端接頭序列,以保證測序數(shù)據(jù)的質(zhì)量與準(zhǔn)確性,我們將從堿基質(zhì)量,GC含量等角度對測序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評估,過濾后的數(shù)據(jù)稱為Clean Data(過濾后數(shù)據(jù))。

            堿基質(zhì)量結(jié)果圖(過濾后)

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

            small RNA長度分布情況

            注:左圖為miRNA長度分布圖;右圖為piRNA長度分布圖。



            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,同時來源于生殖細(xì)胞的piRNA,其首位也通常具有U偏好性。因此,在進(jìn)行序列比對后,對于比對到不同數(shù)據(jù)庫中的small RNA序列進(jìn)行長度分布統(tǒng)計,觀察各類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
            Small RNA測序最關(guān)鍵的步驟是對small RNA進(jìn)行定量表達(dá)和差異篩選,將測序數(shù)據(jù)比對到各small RNA對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫后,采用表達(dá)量統(tǒng)計軟件對于每一個small RNA的Counts數(shù)進(jìn)行標(biāo)化。

            miRNAs表達(dá)量統(tǒng)計分析

            An X et al., Theriogenology, 2016

            注:該表格列舉了部分差異miRNAs的名稱和序列信息,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)計的結(jié)果進(jìn)行差異篩選,計算實(shí)驗(yàn)組 VS 對照組的差異情況,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)和信號通路分析(Pathway Analysis)
            采用NCBI/UNIPROT/SWISSPROT/AMIGO等GO數(shù)據(jù)庫,以及KEGG數(shù)據(jù),對靶基因進(jìn)行功能和信號通路分析,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)。


            高級數(shù)據(jù)分析
            1、Novel miRNA預(yù)測
            非模式物種中存在很多未被報道的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)助研究者將比對到基因組的reads提取出來,然后用行業(yè)內(nèi)公認(rèn)的算法,通過莖環(huán)結(jié)構(gòu)自由能的計算,以及其他物種miRBase數(shù)據(jù)庫的比對,最后獲得預(yù)測的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不匹配的測序reads預(yù)測的新的miRNA,這10個序列都具有顯著的莖-環(huán)發(fā)夾二級結(jié)構(gòu)。



            2、Small RNA靶基因預(yù)測
            以差異的small RNA為研究對象,采用miranda算法與RNAHybrid算法進(jìn)行靶基因預(yù)測,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趨勢分析
            以各分組間的miRNA的TPM.txt文件為研究對象,采用STEM算法,進(jìn)行趨勢分析,得到按照樣本邏輯順序所在趨勢

            DCs分化過程中miRNAs表達(dá)情況

            Su XP et al., Nature Communications, 2013

            注:該圖展示了DCs分化過程中miRNAs表達(dá)情況。H、I、M和R分別代表分化的四個階段:H—HSCs;I—imDCs;M—maDCs;R—DCreg,左上角的數(shù)字代表將391miRNAs分成了26clusters,左下角的數(shù)字代表每個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)


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