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Small RNA测序

小RNA是指长度在18-30nt的内源性非蛋白质RNA,广泛存在于高等和低等生物体内,对mRNA的转录及转录后水平等生命过程起调节作用。

小RNA可归纳成三类:miRNA(微RNA),siRNA(小干扰RNA)和与piRNA(piwi相互作用的RNA)。它们以通过沉默和降解其靶点基因分子的方式控制基因表达,在生物体正常生长发育和疾病发生过程中起着不可忽视的调控作用。新一代测序技术提供一套全新独特的,适用于各个物种的小RNA深度鉴定与定量分析的研究平台。通过深度的测序,可以发掘、鉴定并定量出任何物种全基因组水平的小RNA图谱,推进了对小RNA功能的研究。

应用领域

基因转录后调控研究
基因沉默研究
small RNA靶标分析和调控网络

技术路线

信息分析

1. 标准信息分析
   a)  数据产出统计,对原始测序数据去接头,去低质量,去污染
   b)  18~30 nt small RNA 的长度分布
   c)  样品间的公共序列和特异序列的分析
   d)  Small RNA 在选定的参考基因组上的分布(只能选定一个参考基因组)
   e)  Small RNA 与rRNA、tRNA、snRNA、snoRNA的比对信息
   f)   Small RNA 与重复序列的比对信息(需提供选定参考基因组对应的重复序列注释信息)
   g)  Small RNA 与 exon/intron 的比对信息(需提供选定参考基因组对应的基因注释信息)
   h)  Small RNA 与 miRBase 中指定范围的已知的 miRNA 的比对
   i)   按照优先级将 small RNA 进行分类注释
   j)   利用Mireap 对没有注释的small RNA 进行预测,预测新的 miRNA,绘制新的miRNA 的二级结构图
   k)  已知miRNA 的表达量统计
   l)   已知miRNA 的家族分析(需要提供参考物种拉丁文名称)

2. 高级信息分析
   a)  样品间miRNA 差异分析(2个或2个以上样品)和聚类分析(3个或3个以上样品)
   b)  MiRNA 靶基因预测(需要提供基因编码序列)
   c)  MiRNA靶基因GO注释和KEGG通路分析
   d)  MiRNA 的碱基编辑分析(已知miRNA)
根据客户需求,协商确定分析内容

样品要求

样品类型:完整且无污染的总RNA
样品需求量:≥10 μg。样品浓度:≥200 ng/μl 
样品纯度:植物RIN≥7.5,28s/18s≥1.3;动物RIN≥8.0,28 S/18 S≥1.5
血清/血浆RNA或免疫共沉淀RNA等特殊样品,请提供浓度≥1 ng/μl、总量≥50 ng的样品(至少需要5 ml血清)。要求蛋白等杂质污染较少,不影响正常PAGE分离
Small RNA(<200nt)样品浓度≥20ng/μl、总量≥1μg。

项目周期

标准流程的运转周期约为45个工作日

参考文献

  1. Yue Li, Zhuo Zhang, Feng Liu, Wanwipa Vongsangnak, Qing Jing and Bairong Shen. Performance comparison and evaluation of software tools for microRNA deep-sequencing data analysis. Nucl. Acids Res. (2012) doi:10.1093/nar/gks043
  2. Shahar Alon, Francois Vigneault, Seda Eminaga, Danos C. Christodoulou, Jonathan G. Seidman, George M. Church and Eli Eisenberg. Barcoding bias in high-throughput multiplex sequencing of miRNA. Genome Res. 2011. 21: 1506-1511
  3. Stefano Volinia, Marco Galasso, Maria Elena Sana, Timothy F. Wise, Jeff Palatini, Kay Huebner, and Carlo M. Crocea. Breast cancer signatures for invasiveness and prognosis defined by deep sequencing of microRNA. PNAS February 21, 2012 vol. 109 no. 8 3024-3029
  4. Joseph M. Dhahbi1, Hani Atamn, Dario Boffelli, Wendy Magis, Stephen R. Spindler, David I. K. Martin. Deep Sequencing Reveals Novel MicroRNAs and Regulation of MicroRNA Expression during Cell Senescence. PLoS ONE 6(5): e20509. doi:10.1371/journal.pone.0020509
  5. Rui Liua, Chunni Zhang, Zhibin Hud, Gou Lia,eta. A five-microRNA signature identified from genome-wide serum microRNA expression profiling serves as a fingerprint for gastric cancer diagnosis. European Journal of Cancer Volume 47, Issue 5, March 2011, Pages 784–791