Séquençage de dégradome

CD Genomics est désormais en mesure de fournir un service de séquençage du dégradome pour faciliter une compréhension plus complète du paysage des microARN des plantes. En utilisant notre service, vous pouvez détecter les cibles d'ARNm des microARN de manière très sensible et précise.

L'introduction du séquençage de dégradome

Les microARN (miARN) sont une classe d'ARN non codants endogènes de 20 à 24 nucléotides (nt) de longueur, produits par une excision très précise à partir de précurseurs en boucle tige. Les microARN sont des régulateurs importants de l'expression génique aux niveaux transcriptionnel et post-transcriptionnel. Le miARN mature est recruté dans un complexe de silençage induit par l'ARN (RISC) pour dégrader les cibles d'ARNm et supprimer leur traduction. Les miARN sont fortement conservés parmi les espèces sur la base de comparaisons entre différentes espèces. Il existe également des miARN non conservés et spécifiques à certaines espèces chez les plantes. Les miARN non conservés sont souvent exprimés à des niveaux faibles et, par conséquent, beaucoup ne sont pas identifiés dans les projets de séquençage à petite échelle. Séquençage de petits ARN La technologie a permis l'identification de miARN à faible abondance.

La RACE 5' modifiée (amplification rapide des extrémités de l'ADNc) a été largement utilisée pour la confirmation des cibles et le cartographie des sites de clivage. Néanmoins, cette approche est laborieuse, chronophage, coûteuse et n'est applicable qu'à des investigations à petite échelle. Récemment, le séquençage de dégradome, également appelé analyse parallèle des extrémités d'ARN (PARE), a émergé comme une méthode puissante qui combine les deux. séquençage à haut débit et a modifié le 5' RACE pour dépister les miARN et les ta-siARN (transmettre-acting siRNA) cibles à grande échelle. Dans cette méthode, l'ARNm capé dégradé est lié à un adaptateur et transcrit à l'envers. Les fragments sont ensuite digérés par Mmel, purifiés, liés à un adaptateur 3'- et amplifiés par PCR. Le séquençage profond de l'ADNc et l'analyse du dégradome fournissent des informations complètes sur les transcrits non capés qui subissent une dégradation dans les plantes.

Avantages du séquençage Degradome

  • Identification des miARN connus et nouveaux et des ta-siARN
  • Identification des cibles de miARN et des réseaux régulateurs
  • Résumé statistique des sites de dégradation de l'ARNm
  • Explore de nouveaux biomarqueurs et réseaux de régulation des circARN.
  • Haute capacité et haute résolution

Flux de travail de séquençage Degradome

Le flux de travail général pour le séquençage du degradome est décrit ci-dessous. Pour construire une bibliothèque de séquençage du degradome, la première étape consiste à ligaturer des échantillons d'ARN polyA à un adaptateur ARN contenant un site 3'Mme I, puis à les transcrire. Après la synthèse de la seconde chaîne, la digestion par Mme I, la purification par gel et l'amplification par PCR, un adaptateur 3' est ligaturé pour le séquençage profond. Notre équipe d'experts hautement expérimentés exécute la gestion de la qualité, suivant chaque procédure pour garantir des résultats fiables et impartiaux.

Workflow Diagram of Degradome Sequencing.

Spécifications de service

Exigences d'échantillon
  • Type d'échantillon : ARN total sans dégradation ni contamination par l'ADN
  • ARN total ≥ 20 μg, Quantité minimale : 15 μg, Concentration ≥ 100 ng/µL
  • 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
  • Préparation de la bibliothèque Degradome
  • Illumina HiSeq SE50
  • Plus de 80 % des bases avec un score de qualité ≥Q30
Analyse bioinformatique
Nous proposons plusieurs analyses bioinformatiques personnalisées :
  • Contrôle de la qualité des données brutes
  • Cartographie basée sur des références
  • Identification des ARN non codants connus et nouveaux
  • Analyse de la distribution des fragments de dégradation dans la région sélectionnée du génome.
  • Identification des ARNm cibles
  • Résumé statistique du site de dégradation de l'ARNm
  • Analyse GO/KEGG
Remarque : Les sorties de données et les contenus d'analyse recommandés affichés sont uniquement à titre de référence. Pour des informations détaillées, veuillez contactez-nous avec vos demandes personnalisées.

Pipeline d'analyse

The Data Analysis Pipeline of Degradome Sequencing.

Livrables

  • Les données de séquençage originales
  • Résultats expérimentaux
  • Rapport d'analyse de données
  • Détails sur le séquençage Degradome pour votre rédaction (personnalisation)

Soutenu par nos scientifiques expérimentés et notre technologie avancée, CD Genomics peut vous aider à identifier des cibles de petits ARN avec une résolution à un seul nucléotide en une seule fois grâce à la séquençage à haut débit par un contrôle qualité strict et des analyses bioinformatiques avancées. Si vous avez des exigences supplémentaires ou des questions, n'hésitez pas à nous contacter.

Des résultats partiels sont affichés 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. Quel est le principe du séquençage du dégradome ?

Chez les animaux, il est supposé que la répression des protéines se produit par inhibition de la traduction accompagnée de dégradation de l'ARNm. Chez les plantes, les miARN dégradent leurs cibles d'ARNm par clivage précis entre le 10e et le 11e nucléotide à partir de l'extrémité 5' du miARN dans la région complémentaire du transcrit cible, générant un pic distinct de séquence de dégradome au site de clivage prédit par rapport à d'autres régions du transcrit. Basé sur ce principe, le séquençage du dégradome est principalement utilisé pour identifier globalement les résidus de clivage dirigé par de petits ARN en séquençant les extrémités 5' des ARN non coiffés chez les plantes.

2. Quels sont les avantages du séquençage du degradome pour l'identification des cibles des miARN ?

Tableau 1. La comparaison du séquençage du degradome et des méthodes traditionnelles pour la prédiction des cibles des miARN.

Séquençage de dégradome Essai de gène rapporteur de luciférase Immunoprécipitation Argonaute-ARN (AGO-RIP) 5' RACE (amplification rapide des extrémités cDNA)
Débit Élevé Bas Bas Bas
opération Facile Compliqué Compliqué Facile
point Court Longue Longue Longue
précision Haut Élevé Relativement élevé relativement élevé

3. En quoi le séquençage du dégradome est-il différent des autres méthodes de séquençage de l'ARN ?

Le séquençage par dégradome se concentre spécifiquement sur les produits de dégradation de l'ARN, tandis que d'autres méthodes de séquençage de l'ARN comme RNA-Seq analyser généralement l'ensemble du transcriptome. Cela rend le séquençage du degradome particulièrement adapté à l'étude des événements de clivage de l'ARN médiés par les miARN/siARN.

Référence

  1. Riffo-Campos, Á.L., et al.Outils pour la prédiction des cibles de miARN basés sur les séquences : Que choisir ? Journal international des sciences moléculaires, 2016, 17(12) : 1987.

Le séquençage des petits ARN et du dégradome révèle une fonction importante des microARN dans Astragale chrysochlorus réponse aux stimuli du sélénium

Journal : Journal de biotechnologie végétale
Facteur d'impact : 6,305
Publié : 21 mai 2015

Résumé

Astragale les espèces connues comme hyperaccumulateurs de Se en le convertissant en composés non acides aminés. Mais nous n'avons aucune idée de l'hyperaccumulation liée au métabolisme du Se. Les auteurs ont tenté de comprendre si les miARN jouent un rôle dans l'accumulation de Se chez les plantes. Dans cette étude, ils ont identifié 418 miARN connus et 151 nouveaux miARN induits par l'exposition au Se dans Astragale chrysochlorusGrâce au séquençage approfondi du dégradome, les auteurs ont révélé une fonction importante des miARN dans Un. chrysochlorus réponse aux stimuli du sélénium.

Matériaux et Méthodes

Échantillons

Tissus callosités de A. chrysochlorus graines;
Traitement au sélénium.

Séquençage

Isolation de l'ARN
Mesures de la qualité et de la quantité d'ARN
Séquençage des petits ARN
Séquençage par dégradome

Analyse des données

identification des miARN
Prédiction de cible
Classification des fonctions basée sur les analyses GO et KEGG

Résultats

1. Identification des miARN et profils d'expression.

Un total de 418 miARN connus et 151 miARN novateurs a été identifié. La distribution des miARN entre le contrôle et le traitement au Se est illustrée dans la figure 1. Les 418 miARN appartiennent à 380 familles de miARN, et 160 familles de miARN étaient exprimées différemment dans les échantillons de contrôle et traités au Se. 30 miARN novateurs étaient exprimés différemment après le traitement au Se.

Figure 1. Distribution of miRNAs in control and Se-treated samples: (c) conserved miRNAs; (d) novel miRNAs. (Cakir et al., 2016)Figure 1. Distribution des miARN entre le contrôle et le traitement au Se : (a) miARN conservés ; (b) nouveaux miARN.

Figure 2. Small RNA expression profiles in control and Se-treated callus of A. chrysochlorus. (Cakir et al., 2016)Figure 2. Profils d'expression des petits ARN du cal de contrôle et traité au Se de A. chrysochlorus.

Figure 3. Expression profiles of randomly selected miRNAs with varying abundance in Se-treated A. chrysochlorus calli. (Cakir et al., 2016)Figure 3. Profils d'expression de miARN sélectionnés au hasard avec des abondances différentes dans le traitement au Se. Un. chrysochlorus calli. Un total de 1339 sites prédits ont été identifiés et déterminés comme étant clivés par 499 miARN. Les gènes cibles ont été annotés et classés en tant que facteurs de transcription et leurs sous-unités, gènes codant des enzymes, protéines de résistance, répétitions riches en leucine, fermetures en leucine, protéines à doigt de zinc, et d'autres protéines structurelles et fonctionnelles.

Figure 4. Target plots (t-plots) illustrating miRNAs and their respective targets. (Cakir et al., 2016)Figure 4. Graphiques cibles (t-plots) des miARN et de leurs cibles. Les flèches rouges indiquent les pics ou sites de clivage les plus abondants. (a) miR162-3p ciblant la protéine homologue à l'endonucléase Dicer-1-like ; (b) miR1513a ciblant la kinase histidine activée par la lumière bleue ; (c) miR2118b ciblant la protéine homologue à l'hypoxanthine-guanine phosphoribosyltransférase ; (d) miR172c ciblant la protéine de transcription réactive à l'éthylène supposée RAP-2-7-like ; (e) miR159b-3p ciblant la protéine hypothétique 11M9.5 ; (f) miR166 h-3p ciblant la protéine de type homeobox leucin zipper ATHB-15-like.

Analyses des voies GO et KEGG

Les cibles des miARN identifiés ont été soumises à une analyse GO et KEGG pour percevoir leurs rôles biologiques. Les gènes cibles sont impliqués dans 47 types de composants cellulaires, 103 types de fonctions moléculaires et 144 types de processus biologiques.

Figure 5. Gene Ontology (GO) classifications of miRNA targets in A. chrysochlorus. (Cakir et al., 2016)Figure 5. Classifications GO des cibles de miARN dans Un. chrysochlorus.

Figure 6. KEGG plant-pathogen interaction pathway highlighting novel and known miRNAs identified in this study that potentially target genes involved in this pathway. (Cakir et al., 2016)Figure 6. Voie d'interaction plante-pathogène KEGG et miARN nouveaux et connus obtenus dans cette étude ciblant possiblement les gènes impliqués dans cette voie.

Référence

  1. Cakir O, Candar-Cakir B, Zhang B. Le séquençage des petits ARN et du dégradome révèle une fonction importante des microARN dans Astragale chrysochlorus réponse aux stimuli du sélénium. Journal de biotechnologie végétale, 2016, 14(2) : 543-556.

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