Séquençage de l'ARN bactérien

En plus des eucaryotes Séquençage de l'ARN CD Genomics est également dédié à fournir un service de séquençage d'ARN prokaryote pour faire avancer vos besoins en profilage d'expression génique bactérienne en utilisant les dernières techniques.

L'introduction du séquençage de l'ARN bactérien

Ces dernières années, séquençage à haut débit des bibliothèques d'ADNc (RNA-Seq) a émergé comme une technologie puissante pour le profilage de l'expression génique, la découverte de gènes précédemment non annotés et la cartographie de l'architecture du transcriptome dans une grande variété d'espèces bactériennes. Avec l'application de RNA-seq approches dérivées, nous pouvons acquérir des connaissances biologiques sur le monde bactérien et aspirer à percer les mystères liés à l'expression génique, à l'organisation et à d'autres caractéristiques fonctionnelles du génome. Le transcriptome bactérien et métatranscriptome Les informations sont importantes pour prédire la résistance à des antibiotiques spécifiques, comprendre les interactions immunitaires hôte-pathogène, quantifier les changements d'expression génique et suivre la progression de la maladie.

Il existe des différences évidentes dans la construction des bibliothèques cDNA entre le RNA-Seq bactérien et le RNA-Seq eucaryote. La première étape du flux de travail du RNA-Seq bactérien est la sélection des transcrits d'ARNm. La chimie de réduction de l'ARN ribosomal Ribo-Zero est utilisée à la place d'une sélection par queue poly-A, ce qui rend cette méthode particulièrement adaptée aux ARNm bactériens qui n'ont pas de queue poly-A. Après purification, l'ARNm est fragmenté en petits morceaux et copié en cDNA de première chaîne à l'aide de transcriptase inverse et de amorces aléatoires. La spécificité de la chaîne est obtenue en remplaçant le dTTP par du dUTP dans le mélange de marquage de la deuxième chaîne (SMM), suivi de la synthèse du cDNA de deuxième chaîne. Grâce à l'utilisation du RNA-Seq spécifique à la chaîne, une compréhension plus complète du transcriptome pourrait être atteinte, ce qui a le potentiel d'identifier de nouveaux niveaux de régulation de l'expression génique.

Avantages du séquençage de l'ARN bactérien

  • Annotation précise de la structure des gènes : Séquençage du transcriptome chez les procaryotes, il est possible d'identifier de petits peptides qui peuvent être négligés dans l'annotation du génome, fournissant des informations plus précises sur la structure des gènes.
  • Détection et annotation des régions régulatrices non codantes de l'ARNm : Le séquençage du transcriptome révèle des éléments régulateurs importants dans l'ARNm prokaryote, tels que les riboswitches et les sites de liaison de petits ARN, améliorant notre compréhension des mécanismes régulateurs de l'ARNm.
  • Étude de la structure et de la fonction des opérons : L'analyse du transcriptome peut déterminer les structures des opérons, faisant progresser notre compréhension de la régulation multifonctionnelle et de l'évolution des transcrits polycistroniques.
  • Recherche sur la régulation des ARN non codants : Grâce au séquençage des sRNA procaryotes, nous obtenons des informations sur la fonction et les mécanismes de ces éléments régulateurs dans le contrôle physiologique.
  • Plasticité des Fonctions des Éléments d'ARN : Le séquençage du transcriptome révèle la polyvalence fonctionnelle des éléments d'ARN dans différentes conditions, aidant à comprendre leurs rôles dans des environnements variés.

Application du séquençage de l'ARN bactérien

  • Étudier les mécanismes régulateurs moléculaires des microorganismes liés à différentes étapes, phénotypes et réponses au stress.
  • Amélioration des informations sur le transcriptome microbien, y compris la détermination de la structure des transcrits, la prédiction de nouveaux transcrits et l'identification des ARN non codants.
  • Niveau d'expression génique
  • Niveau de structure des gènes
  • Fonction des gènes
  • Réseau d'interaction
  • Identification des gènes différentiels
  • Détection des ARN non codants, etc.

Flux de travail de séquençage de l'ARN bactérien

Les étapes principales impliquées dans le séquençage de l'ARN bactérien commencent par l'extraction de l'ARN total des cellules bactériennes. Cette opération est suivie de l'élimination de l'ARNr, qui prédomine dans l'ARN total, afin d'augmenter sélectivement la population d'ARNm. Par la suite, l'ARNm est converti en ADN complémentaire (ADNc) par transcription inverse. L'ADNc résultant est fragmenté, des adaptateurs sont ligaturés, et une amplification par PCR est réalisée pour former la bibliothèque de séquençage. Le séquençage à haut débit est ensuite effectué en utilisant des plateformes telles qu'Illumina ou PacBio. La phase finale comprend un processus d'analyse de données méticuleux, englobant l'assurance qualité, l'alignement des séquences, la quantification et l'examen de l'expression différentielle.

Spécifications du service

Exigences d'échantillon
  • Quantité d'ARN : ARN total ≥ 1 μg (sans dégradation ni contamination par l'ADN)
  • Cellules ≥ 1x107
  • OD A260/A280 ratio ≥ 1,8, A260/230 ratio ≥ 1,8, RIN ≥ 6
  • Tous les échantillons d'ARN total doivent être exempts d'ADN.
  • L'ARN doit être conservé dans de l'eau sans nucléase ou dans RNA Stable.
Remarque : Les montants d'échantillons sont indiqués à titre de référence uniquement. Pour des informations détaillées, veuillez contactez-nous avec vos demandes personnalisées.

Cliquez
Stratégie de séquençage
  • HiSeq X dix, 150 PE, 1~3 G/par échantillon
  • MGI DNBSEQ-T7/DNBSEQ-G400
Analyse bioinformatique
Analyse au niveau de la structure des gènes
  • Évaluation de la qualité des données de séquençage
  • Filtrage des données brutes
  • Carte vers le génome de référence
  • Nouvelle prédiction de transcription
  • Analyse des UTR
  • Prédiction de transcrits antisens
  • analyse des sRNA
  • Détection et analyse des SNP
  • Analyse des InDels
Analyse du niveau d'expression génique
  • Analyse du niveau d'expression génique différentielle
  • Annotation GO et KEGG des gènes différentiels.
  • Analyse d'enrichissement GO/KEGG des gènes différentiels.
  • Analyse des réseaux d'interaction des protéines
  • Affichage des résultats de visualisation
Remarque : Les sorties de données et les contenus d'analyse recommandés affichés sont à titre de référence uniquement. Pour des informations détaillées, veuillez contactez-nous avec vos demandes personnalisées.

Pipeline d'analyse

The Data Analysis Pipeline of Bacterial RNA Sequencing.

Livrables

  • Les données de séquençage originales
  • Résultats expérimentaux
  • Rapport d'analyse des données
  • Détails sur le séquençage de l'ARN bactérien pour votre écriture (personnalisation)

CD Genomics propose une solution rapide et complète de séquençage de l'ARN bactérien, allant du contrôle de qualité des échantillons à l'analyse des données. contactez-nous pour plus d'informations et un devis détaillé.

Références

  1. Kröger C, MacKenzie K D, Alshabib E Y, et al. Le transcriptome primaire, les petits ARN et la régulation de la résistance antimicrobienne dans Acinetobacter baumannii ATCC 17978. Recherche sur les acides nucléiques, 2018, 46(18) : 9684-9698.
  2. Liu X, Shen B, Du P, et al. Analyse transcriptomique de la réponse de Pseudomonas fluorescens à l'épigallocatéchine gallate par RNA-seq. PloS un, 2017, 12(5) : e0177938.

Les résultats partiels sont présentés ci-dessous :

Distribution graph showing sequencing quality metrics

Distribution de la qualité de séquençage

Nucleotide distribution chart for A, T, G, and C bases

Distribution A/T/G/C

Genome visualization in IGV browser with sample data

Interface du navigateur IGV

Sample correlation analysis scatter plot

Analyse de corrélation entre les échantillons

PCA score plot visualizing sample group differences

Graphique des scores PCA

Venn diagram illustrating data overlap between groups

Diagramme de Venn

Volcano plot of differentially expressed gene analysis

Graphique en volcan

GO annotation statistics showing category breakdowns

Résultats statistiques de l'annotation GO

KEGG pathway classification of gene functions

Classification KEGG

1. Pourquoi l'élimination de l'ARNr est-elle nécessaire ?

L'élimination méticuleuse de l'ARN ribosomal (rARN) revêt une importance cruciale dans le séquençage de l'ARN bactérien, en raison de sa présence prédominante dans les échantillons d'ARN bactérien, dépassant souvent 90 % du contenu total en ARN. Comme l'ARN messager (ARNm) - la cible principale des efforts de séquençage - ne constitue qu'une fraction mineure du pool total d'ARN, une déplétion efficace de l'rARN est indispensable pour atténuer l'abondance écrasante des séquences d'rARN dans les ensembles de données de séquençage. Négliger d'éliminer l'rARN peut compromettre de manière significative la précision du séquençage et affecter la sensibilité de la détection de l'ARNm.

2. Est-il possible de réaliser un séquençage du transcriptome prokaryote sans génome de référence ?

Non, car cela n'est pas pratiquement réalisable. L'ARNm procaryote est généralement polycistronique, ce qui rend l'assemblage direct peu fiable.

3. En quoi le séquençage de l'ARN à cellule unique diffère-t-il du séquençage de l'ARN bactérien ?

Le séquençage d'ARN unicellulaire se distingue du séquençage d'ARN bactérien par son accent sur l'étude de l'expression génique au niveau des cellules individuelles, mettant en lumière les variations entre cellules. Contrairement au séquençage d'ARN bactérien, qui examine l'expression génique moyenne d'une population bactérienne, l'unicité du séquençage d'ARN unicellulaire réside dans ses approches distinctes de préparation d'échantillons, d'analyse des données et d'applications potentielles.

La revendication de la primauté de l'intestin humain Bacteroides ovatus dans la dégradation du cellobiose alimentaire

Journal : Microbes Intestinaux
Facteur d'impact : 11,724
Publié : 22 juin 2023

Contexte

la flore intestinale, où certaines bactéries sont capables de décomposer la cellulose en sucres simples. Cette activité cellulolytique est cruciale pour la digestion des matières végétales et l'absorption des nutriments. Les recherches continuent d'explorer la diversité et le fonctionnement de ces bactéries cellulolytiques, afin de mieux comprendre leur impact sur la santé humaine et l'écologie des systèmes digestifs. Ruminococcus champanellensis, mais une enquête plus approfondie est impérative pour élucider pleinement ses mécanismes fonctionnels. Les avancées récentes, utilisant Séquençage de l'ARN (RNA-seq) et Séquençage de l'ARNr 16S, se concentrent sur la découverte de nouvelles cellulases et la compréhension des processus complexes sous-jacents à la dégradation de la cellulose dans l'intestin humain.

Méthodes

Préparation des échantillons :

Lactobacillus rhamnosus GG
Lactobacillus reuteri (LR)
Bifidobacterium longum (BL)

Analyse des données :

Analyse microbienne
Analyse statistique

Résultats

Pour enquêter sur les PUL responsables de la dégradation du cellobiose, BO co-cultivé avec du cellobiose a été soumis à un séquençage d'ARN. Les résultats ont révélé 91 gènes dont l'expression était modifiée en réponse au cellobiose, dont 19 étaient significativement régulés à la hausse par rapport à BO cultivé sur glucose. Ces gènes régulés à la hausse ont été organisés en deux PUL, PUL1 et PUL2, confirmés par RT-qPCR. PUL1, comprenant 15 gènes dont des hydrolases glycosidases (GH5 et GH2) et six protéines hypothétiques, et PUL2, comprenant cinq gènes dont GH16 et GH3, sont impliqués dans la dégradation du cellobiose. Notamment, PUL1 n'avait pas été précédemment rapporté.

Figure 1. Identification of Polysaccharide Utilization Loci (PULs) via RNA-seq and Validation by RT-qPCR. (Li et al., 2023)Figure 1. Les loci d'utilisation des polysaccharides (PUL) ont été analysés par RNA-seq et confirmés par RT-qPCR.

Pour élucider les voies spécifiques par lesquelles la dégradation du cellobiose est facilitée dans la bactérie, des protéines recombinantes représentant chaque locus d'utilisation des polysaccharides (PUL) ont été isolées et des sérums immunitaires produits pour caractérisation. Évidemment, les protéines BACOVA_02626GH5, BACOVA_02630GH5 et BACOVA_02745GH3 ont montré une régulation spécifique à la hausse en présence de cellobiose, impliquant leur rôle direct dans la dégradation de ce substrat. Grâce à une combinaison d'analyses d'immunofluorescence et de Western blot, il a été établi que BACOVA_02630GH5 se localise principalement à la membrane cellulaire, tandis que BACOVA_02626GH5 et BACOVA_02745GH3 étaient exprimées à des niveaux relativement plus bas à l'intérieur de la cellule. Des évaluations enzymatiques ont en outre confirmé la capacité de BACOVA_02626GH5, BACOVA_02630GH5 et BACOVA_02745GH3 à catalyser la conversion du cellobiose en glucose. Ces observations collectives soulignent le rôle indispensable joué par ces protéines dans la voie de dégradation du cellobiose au sein de la bactérie.

Figure 2. Discovery of Two Novel Cellulases. (Li et al., 2023)Figure 2. Deux nouvelles cellulases ont été déterminées.

Pour étudier les activités fonctionnelles bactériennes, nous avons utilisé PICRUSt1/2 et Tax4Fun pour mapper les séquences d'ARNr 16S sur des gènes et des voies métaboliques. Le regroupement non supervisé de 49 voies métaboliques MetaCyc prédit a montré des différences significatives entre les groupes véhicule et cellobiose, indiquant des voies métaboliques spécifiques au microbiome de la cellobiose. Tax4Fun a prédit que seules la β-N-acétylhexosaminidase, l'alpha-glucosidase et la β-galactosidase différaient du groupe véhicule. L'analyse PICRUSt1 a révélé des voies KEGG enrichies liées au métabolisme de l'histidine, au méthane, à la biosynthèse de la vitamine B6 et de l'acide folique après traitement à la cellobiose. Le métabolisme de l'histidine et la β-N-acétylhexosaminidase ont montré qu'ils inhibent l'inflammation du côlon. Le traitement à la cellobiose a diminué les niveaux d'ARNm et de protéines TNF-α et IL-6 et a augmenté l'expression de l'ARNm H2R. Ces résultats suggèrent que la cellobiose peut modifier les fonctions métaboliques bactériennes, bien que son impact sur l'inflammation reste flou et nécessite des investigations supplémentaires.

Figure 3. Prediction of Bacterial Metabolic Functions and Detection of Inflammatory Factors. (Li et al., 2023)Figure 3. Prédiction de la fonction métabolique des bactéries et détection des facteurs inflammatoires.

Conclusion

Les bactéries cellulolytiques sont cruciales pour la dégradation de la cellulose, mais leurs mécanismes moléculaires restent peu explorés. Le cellobiose, une unité de cellulose, favorise la croissance de la bactérie intestinale clé BO, mais son mécanisme moléculaire n'est pas clair. Cette étude a identifié deux nouvelles cellulases de surface cellulaire dans BO qui dégradent le cellobiose en glucose. Ces cellulases, dont les structures sont similaires à celles des enzymes des bactéries du sol, indiquent une adaptation évolutive. Des tests in vivo ont montré que le cellobiose remodelait le microbiote intestinal et réduisait l'inflammation, suggérant des propriétés anti-inflammatoires potentielles. Cette recherche améliore notre compréhension de la dégradation de la cellulose dans l'intestin humain et souligne la nécessité d'explorer davantage les capacités cellulolytiques du microbiote intestinal.

Référence

  1. Li M, Wang Y, Guo C, et al. La revendication de la primauté de Bacteroides ovatus humain dans la dégradation du cellobiose alimentaire. Microbes intestinaux, 2023, 15(1) : 2227434.

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