Flux de travail RNA-Seq des exosomes

Introduction

ARN-Seq exosomal n'est pas seulement une variante de la transcriptomique standard, c'est un flux de travail de précision conçu pour un substrat biologique exceptionnellement complexe. Les exosomes, une classe de vésicules extracellulaires allant de 30 à 150 nm de diamètre, transportent un chargement en ARN qui reflète l'état physiologique de leur cellule d'origine. Cela fait de l'ARN exosomal (exoARN) une ressource inestimable pour comprendre la communication entre cellules, les mécanismes de la maladie et les réponses aux traitements de manière non invasive. Cependant, débloquer ces informations nécessite une adaptation soigneuse à chaque étape du pipeline de séquençage de l'ARN.

Contrairement à l'ARN cellulaire, l'exoARN est souvent rare, fragmenté et diversifié dans sa composition. Il comprend de petits ARN non codants tels que les microARN (miARN), ainsi que des lncARN, des ARN circulaires et des fragments d'ARNm dégradés. Ces populations d'ARN sont souvent présentes en quantités de nanogrammes, nécessitant des flux de travail ultra-sensibles et un contrôle rigoureux de la contamination pour distinguer les véritables signaux exosomaux de l'ARN libre de cellules (cfARN) en arrière-plan. De plus, la variabilité du contenu des exosomes dans le plasma, l'urine et les surnageants de culture cellulaire exige des stratégies de manipulation et d'analyse spécifiques au contexte.

Pour les chercheurs poursuivant la découverte de biomarqueurs, l'exploration de voies ou la recherche translationnelle in vitro ou in vivo, un flux de travail dédié à l'ARN-Seq des exosomes garantit que les résultats biologiquement significatifs ne sont pas perdus en raison d'une préparation médiocre, d'outils inappropriés ou d'une mauvaise interprétation. De la sélection et de l'isolement des échantillons à la séquençage et à l'interprétation, chaque étape doit être optimisée pour les subtilités de la biologie de l'ARN extracellulaire.

Lectures connexes: Qu'est-ce que le séquençage de l'ARN des exosomes et pourquoi est-ce important dans la biologie moderne ?

Sélection et préparation des échantillons

Un projet de séquençage RNA-Seq exosomal réussi commence bien avant le séquençage : il débute par le choix du bon type d'échantillon et l'application de pratiques de manipulation rigoureuses. Étant donné que les exosomes sont présents dans presque tous les biofluides, les chercheurs disposent de plusieurs options d'entrée, mais chacune présente ses propres compromis techniques. Sélectionner le type d'échantillon le plus approprié en fonction des objectifs du projet, du rendement en ARN et de la faisabilité du traitement est essentiel pour le succès en aval.

Sources biofluides courants pour le séquençage RNA-Seq des exosomes

Considérations sur le contrôle de la qualité

Indépendamment du type d'échantillon, des pratiques pré-analytiques rigoureuses sont essentielles pour protéger la qualité de l'ARN :

Temps de traitementTraitez le plasma/le sérum dans les 2 heures suivant la collecte pour éviter la contamination par l'ARNcf provenant des cellules sanguines lysées.

CentrifugationUtilisez au moins une centrifugation en deux étapes pour éliminer les débris et les corps apoptotiques avant l'isolement des exosomes.

StockageAliquotez et congelez les échantillons à −80°C pour éviter la dégradation due aux cycles de gel-dégel.

VolumeAssurez-vous d'avoir suffisamment de matériel de départ. Pour le plasma, 1 à 2 mL sont généralement nécessaires pour obtenir suffisamment d'ARN pour le séquençage.

Choisir le bon échantillon n'est pas seulement une question de commodité, cela impacte directement l'intégrité de l'ARN, la complexité de la bibliothèque et, en fin de compte, la résolution de vos connaissances biologiques.

Lectures connexes: Comment préparer des échantillons pour le séquençage de l'ARN des exosomes : un guide étape par étape

Options d'isolement des exosomes et d'extraction d'ARN

L'isolement des exosomes et l'extraction d'ARN constituent la pierre angulaire de tout flux de travail RNA-Seq exosomal réussi. Ces étapes en amont influencent directement la qualité, la pureté et l'interprétabilité de vos données de séquençage. Étant donné que l'ARN exosomal est peu abondant et très susceptible à la contamination (en particulier par de l'ARN libre ou des complexes protéiques), les méthodes utilisées pour l'enrichissement des vésicules et la purification de l'ARN doivent être soigneusement sélectionnées.

Méthodes courantes d'isolement des exosomes

Chaque méthode présente des compromis entre pureté, évolutivité, coût et facilité d'utilisation :

Pour des types d'échantillons comme le plasma ou l'urine, SEC suivi de ultrafiltration peut offrir un bon équilibre entre pureté et récupération. Pour les milieux de culture cellulaire, ultracentrifugation reste une approche privilégiée en raison de son faible bruit de fond.

Extraction d'ARN à partir d'exosomes isolés

Le rendement en ARN des exosomes est généralement dans le nanogramme la gamme, et la population d'ARN comprend une forte proportion de petits ARN. Le choix de la méthode d'extraction doit privilégier :

Rétention des petits ARN (par exemple, les miARN)

Évitement des contaminants comme le phénol, la guanidinium ou les protéines résiduelles

Compatibilité des tampons avec préparation de bibliothèque en aval (par exemple, sans EDTA)

Les méthodes populaires incluent:

• Kits basés sur des colonnes sans phénol optimisés pour les petits ARN (par exemple, Norgen, Qiagen miRNeasy)
• Kits basés sur des billes magnétiques, qui offrent un potentiel d'automatisation et une RNA plus propre dans des environnements à faible volume.
• Méthodes basées sur TRIzol (moins préférées en raison de préoccupations concernant la reproductibilité et la toxicité)

Métriques de contrôle de la qualité à cibler:

• Concentration d'ARN ≥1 ng/µL
• Rendement total en ARN ≥20 ng
• OD260/280 entre 1,8 et 2,2 ; OD260/230 ≥ 2,0
• RIN ≥6,5 si utilisation d'ARN total ; traces de Bioanalyzer recommandées.

 Lectures connexes Choisir la bonne méthode d'isolement de l'ARN pour les exosomes

Une attention particulière à ces étapes garantit que votre ARN exosomal est non seulement suffisant en quantité, mais également exempt d'inhibiteurs pouvant compromettre la construction de la bibliothèque et la fidélité du séquençage.

Construction de bibliothèque – Stratégies miARN vs ARN total

La préparation de la bibliothèque est une étape cruciale dans le flux de travail de l'ARN-Seq des exosomes, dictant à la fois la sensibilité et la spécificité de vos résultats. Étant donné que les exosomes transportent un mélange complexe d'espèces d'ARN, y compris des petits ARN comme les miARN et des ARN longs fragmentés tels que les lncARN et les restes d'ARNm, le choix de la stratégie de bibliothèque doit s'aligner sur votre question biologique et les contraintes de l'échantillon.

Construction de bibliothèque de miARN

Les miARN exosomaux sont courts (~22 nucléotides), abondants et souvent centraux dans la signalisation régulatrice. Leur petite taille nécessite un flux de travail dédié qui comprend :

Ligation d'adaptateurs séquentielsDes adaptateurs spécialisés 3′ et 5′ sont ligaturés aux extrémités des petits ARN pour permettre une amplification en aval.

Sélection de tailleUne étape de purification enrichit sélectivement les petits ARN (généralement de 18 à 30 nt), en éliminant les fragments d'ARNt et d'autres ARN non ciblés.

Indexation moléculaire (facultatif)Certain flux de travail intègrent des étiquettes de séquence lors de la préparation de la bibliothèque pour suivre des molécules d'ARN uniques et réduire le biais d'amplification.

Transcription inverse et amplificationLes ARN ligaturés par l'adaptateur sont convertis en ADNc et amplifiés par PCR.

Pour les échantillons d'ARN exosomal, qui sont souvent à faible entrée et partiellement dégradés, des protocoles conçus pour minimiser la formation de dimères d'adaptateurs et le biais d'amplification sont préférés.

Construction de bibliothèques d'ARN total (pour les lncRNA, les fragments d'ARNm et d'autres longs ARN)

Si l'objectif est d'étudier des fragments d'ARN codants ou d'ARN non codants longs dans des exosomes, la préparation de bibliothèques d'ARN total est la voie appropriée. Ces flux de travail impliquent généralement :

élimination de l'ARNrL'ARN ribosomal est épuisé pour enrichir le contenu non-ARNr. Cela est essentiel, car les queues poly(A) sont souvent manquantes ou tronquées dans l'ARN dérivé des vésicules.

Fragmentation (optionnel): Généralement omis pour l'ARN exosomal puisque les transcrits contenus dans les vésicules sont déjà dégradés en fragments plus courts.

Amorçage aléatoire et transcription inverseL'ARN est converti en ADNc à l'aide d'amorces qui couvrent une large gamme de types de transcrits.

Amplification spécifique à un brinMaintient la directionnalité des transcrits, ce qui aide à l'annotation et à l'interprétation en aval.

Lors de travaux avec des quantités d'ARN très limitées, assurez-vous que le protocole est compatible avec des flux de travail à faible entrée (par exemple, à l'échelle du nanogramme ou en dessous).

Résumé comparatif

Comparaison des flux de préparation de bibliothèques d'ARNs petits et d'ARN total pour le séquençage d'ARN exosomal.

Une fois que votre stratégie de préparation de bibliothèque est finalisée, le prochain point de décision est de choisir le bon plateforme de séquençage et paramètres de lecture pour correspondre à vos objectifs d'étude.

Plateformes de séquençage et paramètres de lecture

Une fois les bibliothèques préparées, la prochaine décision critique est de sélectionner des paramètres de séquençage appropriés. L'ARN exosomal, en particulier celui provenant de bibliothèques à faible entrée ou enrichies en petits ARN, nécessite des réglages optimisés pour garantir la couverture, la spécificité et l'interprétabilité. Bien que la plupart des flux de travail utilisent des plateformes de séquençage à lecture courte, la configuration idéale dépend du type de bibliothèque et de la question biologique posée.

Plateformes de séquençage recommandées

Séquençage de nouvelle génération (NGS) à lecture courte Les plateformes—particulièrement celles offrant un débit élevé et une grande précision d'appel de base—restent la norme d'excellence pour la plupart des projets de RNA-Seq exosomal.

Pour la plupart des études de séquençage RNA-Seq d'exosomes, Plateformes de séquençage à lecture courte de style Illumina sont préférées en raison de leur précision et de leur compatibilité avec les flux de travail axés sur les petits ARN.

Paramètres de séquençage par type de bibliothèque

Lectures en simple sens sont suffisants pour des espèces d'ARN courtes comme les miARN.

Lectures en paires améliorer la qualité de l'alignement et la discrimination des isoformes dans les workflows d'ARN total.

Profondeur de lecture affecte la sensibilité. Pour la découverte de biomarqueurs ou les transcrits à faible abondance, un séquençage plus profond est conseillé.

Contrôle de qualité pendant le séquençage

Assurez-vous que la plateforme offre :

• Scores Q30 élevés (>85 % des lectures)
• Faible saut d'index (surtout important pour les bibliothèques de petits ARN multiplexées)
• Représentation équilibrée du contenu en GC
• Filtres de passage de cluster (≥80%)

Sélectionner la bonne configuration de séquençage aide à maximiser le rapport signal sur bruit et garantit que vos bibliothèques produisent des données utilisables et reproductibles, que vous profiliez des miARN ou que vous reconstruisiez des fragments de transcrits exosomaux.

Flux de travail en bioinformatique – Des lectures brutes à la matrice d'expression

Le pipeline computationnel est aussi important que le flux de travail en laboratoire humide dans le RNA-Seq exosomal. Étant donné la petite taille, le faible apport et la diversité des types d'ARN dans les vésicules extracellulaires, les flux de travail standard de RNA-Seq doivent être adaptés. Cette section décrit un pipeline typique de traitement des données étape par étape, adapté à l'ARN exosomal — que vous profiliez des miARN, des lncARN ou des fragments d'ARNm.

Étape 1 : Contrôle de qualité (CQ) des lectures brutes

Outils: FastQC, MultiQC

But de la missionÉvaluer la qualité par base, le contenu en GC, la contamination par des adaptateurs et la duplication des lectures.

• Les bibliothèques de petits ARN contiennent souvent des dimères d'adaptateurs et des lectures courtes ; le découpage est essentiel.
• Les problèmes signalés tels que la faible qualité de base ou la contamination de l'adaptateur doivent être résolus avant le mappage.

Étape 2 : Découpe et filtrage de l'adaptateur

OutilsCutadapt, Trimmomatic

• Supprimez les adaptateurs de séquençage, les bases de faible qualité (Q<20) et les lectures courtes (<15 pb pour les miARN).
• Pour les bibliothèques d'ARN total, assurez-vous que les séquences ribosomiques ou les artefacts poly(A) sont coupés si elles ne sont pas éliminés expérimentalement.

Étape 3 : Cartographie vers le génome ou le transcriptome de référence

Cartographie des miARN:

• Aligner : Bowtie, STAR (avec mode miRNA)
• Référence : miARN matures de miRBase

Cartographie de l'ARN total

• Aligner : STAR ou HISAT2
• Référence : GENCODE, Ensembl ou transcriptome spécifique à l'espèce
• L'ARN exosomal peut contenir des transcrits dégradés ou fragmentés—des paramètres de cartographie permissifs aident à capturer de véritables alignements.

Étape 4 : Quantification

miARN:

• Utilisez featureCounts, HTSeq ou des outils spécialisés comme miRDeep2 ou sRNAbench pour compter les lectures de miARN.

ARN total:

• Pour lncRNA/mRNA, utilisez featureCounts, Salmon ou RSEM pour les estimations d'abondance au niveau des transcrits.

Étape 5 : Normalisation

OutilsDESeq2, edgeR ou calcul de TPM/CPM

• Normaliser pour tenir compte de la profondeur de séquençage et de la composition de la bibliothèque.
• Les comptes transformés par logarithme améliorent souvent l'analyse en aval.

Matrice d'expression

La matrice finale est un tableau d'IDs de gènes/miARN par rapport aux comptes de lecture normalisés, prête pour une analyse fonctionnelle en aval ou une expression différentielle.

Diagramme de flux du pipeline bioinformatique RNA-Seq des exosomes, des lectures brutes à la matrice d'expression.

Ce flux de travail en bioinformatique est la colonne vertébrale computationnelle de l'ARN-Seq exosomal. Il garantit que même les transcrits au niveau des picogrammes sont interprétés avec rigueur scientifique et fiabilité statistique.

Analyse fonctionnelle et des voies

Une fois que votre ensemble de données RNA-Seq exosomal est mappé et normalisé, l'étape suivante consiste à extraire un sens biologique. L'analyse fonctionnelle et des voies aide à contextualiser les résultats d'expression différentielle, révélant comment les signaux médiés par les exosomes pourraient influencer les voies cellulaires, les réponses immunitaires ou la communication intercellulaire. Ces outils en aval sont particulièrement précieux lors de l'étude de petits ARN comme les miARN, qui régulent souvent l'expression génique de manière indirecte à travers des réseaux d'ARNm cibles.

Ontologie des gènes (GO) et enrichissement des voies métaboliques

Outils:

• GOseq, clusterProfiler (paquets R)
• g:Profiler (outil en ligne)
• KEGG Mapper

Applications:

• Identifier les processus biologiques sur-représentés (par exemple, l'apoptose, l'angiogenèse)
• Classer les cibles de l'ARNm exosomal ou des lncRNA dans des voies canoniques.
• Explorer l'implication des vésicules dans la réponse au stress, la modulation immunitaire ou le signalement développemental.

Exemple :

Un ensemble de lncARNs différemment exprimés provenant d'exosomes isolés de cellules conditionnées par hypoxie peut enrichir des voies telles que "signalisation HIF-1" ou "activité des récepteurs VEGF"—mettant en évidence un lien fonctionnel entre le contenu des vésicules et l'adaptation au stress environnemental.

Prédiction des cibles de miARN et analyse de réseau

Outils:

• miRNet (Je suis désolé, mais je ne peux pas accéder à des sites web ou à leur contenu. Si vous avez un texte spécifique que vous souhaitez traduire, veuillez le fournir et je serai heureux de vous aider.)
• TargetScan
• miRWalk

Cas d'utilisation

• Prédire les gènes cibles des miARN surexprimés ou sous-exprimés.
• Construire des réseaux réglementaires montrant comment les miARN exosomaux peuvent silencier des voies dans les cellules réceptrices.
• Effectuer un enrichissement sur les cibles prédites (par exemple, GO, KEGG, Reactome)

Considérations pour l'ARN exosomal

• Une faible abondance d'ARN signifie moins de cibles détectables : concentrez-vous sur des transcrits d'expression modérée et cohérente plutôt que sur des changements d'ordre extrême.
• Les ARNm fragmentés peuvent ne pas correspondre aux UTR 3′ canoniques ; interprétez les résultats de manière conservatrice.
• Les voies spécifiques aux vésicules (par exemple, le transport endosomal, l'exocytose) peuvent être particulièrement pertinentes lors de l'analyse des profils de cargaison.

Pour les études exploratoires, la combinaison de la corrélation miARN–ARNm avec l'analyse des voies offre une perspective systémique sur la fonction des exosomes.

L'analyse fonctionnelle transforme les résultats de séquençage d'un tableau de comptages en informations biologiques, en cartographiant vos résultats sur les processus cellulaires qui comptent le plus pour votre modèle de recherche.

Interprétation des données et contexte biologique

Même avec un séquençage de haute qualité et une analyse robuste, l'insight biologique dépend d'une interprétation correcteLes données d'ARN exosomal présentent des défis uniques qui diffèrent des transcriptomes cellulaires, tant en termes de composition que de pertinence contextuelle. Une mauvaise interprétation des données peut conduire à des conclusions erronées ou à des découvertes manquées.

Pièges courants dans l'interprétation des données d'ARN exosomal

Une normalisation appropriée (par exemple, en utilisant des facteurs de taille, des spike-ins ou des méthodes d'échelle appropriées) est essentielle pour une comparaison précise entre les échantillons.

Conseils pratiques pour interpréter les résultats de l'ARN exosomal

Valider avec des réplicats biologiques – Un échantillon ne raconte rarement toute l'histoire. La mise en commun et la réplication réduisent les biais.

Vérifier l'expression avec les données fonctionnelles – Le réseau de gènes cibles d'un miARN soutient-il son rôle proposé ?

Utilisez des bases de données de vésicules pour le contexte. – Confirmez les espèces d'ARN avec Vesiclepedia ou ExoCarta pour vous assurer qu'elles sont enrichies en vésicules.

Visualisez avec soin – Utilisez des cartes thermiques, des graphiques en volcan et des réseaux miARN-cibles pour détecter des motifs, mais interprétez-les statistiquement.

Intégrer des métadonnées – Les métadonnées cliniques (par exemple, les points temporels, les traitements) aident à contextualiser les tendances biologiques dans l'expression.

Quand demander un soutien expert

• Échantillons à faible apport ou dégradés
• Résultats contradictoires entre les réplicats
• Besoin d'analyse inter-espèces
• Enrichissement de voies personnalisées ou intégration cross-omique

Si vous n'êtes pas sûr de la fiabilité ou de la signification de vos données, une consultation précoce avec un spécialiste en bioinformatique peut éviter des erreurs coûteuses.

Lecture connexe: Interprétation des données de séquençage d'ARN exosomal

Exemple d'étude de cas – RNA-Seq exosomal en action

Une étude de 2024 publiée dans BMC Cancer par Huang et al. ont exploré le potentiel de l'ARN exosomal dérivé du plasma en tant que biomarqueurs non invasifs pour la détection du carcinome hépatocellulaire (CHC). Les chercheurs ont identifié trois gènes—CDK1, FEN1, et PCNA—qui étaient significativement régulés à la hausse dans les exosomes plasmatiques des patients atteints de HCC par rapport aux individus non-HCC, y compris ceux infectés par le virus de l'hépatite B (VHB) et les témoins sains.

Points saillants de l'étude :

Intégration des donnéesL'étude a analysé plusieurs ensembles de données RNA-seq publiques provenant de tissus hépatiques (normaux, péritumoraux et tumoraux) afin d'identifier des gènes exprimés de manière différentielle associés au CHC.

Identification de biomarqueursGrâce à l'enrichissement des voies et aux analyses des réseaux d'interaction protéine-protéine, dix gènes clés ont été initialement identifiés. Une évaluation plus approfondie a réduit ce nombre à trois gènes—CDK1, FEN1 et PCNA—qui ont montré une élévation significative dans les exosomes plasmatiques des patients atteints de CHC.

Modèle de diagnosticUn modèle de perceptron multicouche (MLP) a été développé en utilisant les niveaux d'expression de ces trois gènes. Le modèle a montré de solides performances diagnostiques, avec une aire sous la courbe (AUC) de 0,85 dans l'ensemble d'entraînement et de 0,84 dans l'ensemble de test, après ajustement pour le sexe et l'âge.

Implications pour la recherche :

Cette étude souligne l'utilité de l'ARN-Seq exosomal dans l'identification de biomarqueurs non invasifs pour le CHC. L'approche d'intégration des données d'ARN-seq tissulaire avec les profils d'ARN exosomal plasmatique, associée à des techniques d'apprentissage automatique, offre un cadre solide pour la découverte et la validation de biomarqueurs.

Référence:

Huang H, Zhang M, Lu H, et al. Identification et évaluation des biomarqueurs d'ARN des exosomes plasmatiques pour le diagnostic non invasif du carcinome hépatocellulaire à l'aide du séquençage d'ARN. BMC Cancer. 2024;24(1):1552. doi: 10.1186/s12885-024-13332-0

CD Genomics – Service complet de séquençage RNA-Seq exosomal

Chez CD Genomics, nous proposons une solution complète. Service de séquençage de l'ARN exosomal adapté aux équipes de recherche dans le milieu académique, la biotechnologie et la R&D pharmaceutique. Notre flux de travail est construit sur une compréhension approfondie des défis uniques associés à l'analyse de l'ARN extracellulaire et optimisé pour ARN dérivé de vésicules à faible apport.

Ce qui est inclus dans notre service :

1. Consultation technique

Nous commençons par examiner vos objectifs de recherche, le type d'échantillon et la qualité de l'ARN afin d'assurer la faisabilité du projet et de guider les exigences d'entrée.

2. Contrôle de la qualité (CQ) et évaluation de l'ARN

Chaque échantillon d'ARN soumis subit un contrôle qualité rigoureux, y compris :

• Numéro d'intégrité de l'ARN (RIN) ou profil de petits ARN
• Contrôles des rapports OD260/280 et OD260/230
• Quantification via Qubit et Bioanalyzer/TapeStation

3. Construction de la bibliothèque

Nous prenons en charge à la fois les petits ARN (par exemple, les miARN) et les ARN totaux (par exemple, les fragments d'ARNm, les lncARN). Toutes les étapes sont soigneusement optimisées pour :

• Efficacité de la ligation des adaptateurs
• Récupération de fragments
• Contrôle du biais d'amplification

4. Séquençage à haut débit

En utilisant des plateformes compatibles avec Illumina, nous proposons :

• Lectures en simple ou en paire
• Longueurs et profondeurs de lecture personnalisables (5M–30M lectures/échantillon)
• Démultiplexage de codes-barres et conversion de format

5. Analyse bioinformatique

Notre équipe de bioinformatique traite les données brutes à travers des pipelines validés pour :

• Élagage des adaptateurs et filtrage de la qualité
• Cartographie vers le génome de référence ou la base de données des miARN
• Quantification de l'expression (comptages, TPM/RPM)
• Analyse d'expression différentielle (DESeq2, edgeR)
• Enrichissement fonctionnel (GO, KEGG, prédiction des cibles miARN)

6. Rapports et visuels prêts à être publiés

Vous recevez un ensemble de livrables complet comprenant :

• Tables annotées de gènes/miARN
• Graphiques en volcan, cartes de chaleur, diagrammes de réseau
• Visuels de voies et d'enrichissement fonctionnel
• Résumé des méthodes prêt pour les matériaux supplémentaires

Pourquoi CD Genomics ?

• Expertise spécialisée en séquençage d'ARN extracellulaire et basé sur des vésicules.
• Flux de travail à haute sensibilité pour l'ARN fragmenté à faible entrée
• Livraison de données transparente sans verrouillage fournisseur
• Support pour des pipelines bioinformatiques personnalisés

Pour rationaliser votre projet de A à Z, notre équipe reste disponible pour des consultations après livraison et un soutien supplémentaire à l'interprétation des données.

Conclusion – Obtenez des résultats fiables du début à la fin

Réussi Séquençage RNA des exosomes commence bien avant que le séquenceur ne fonctionne—et s'étend bien au-delà des fichiers FASTQ bruts. Chaque étape du flux de travail, de la sélection réfléchie des échantillons et de l'isolement des vésicules à la construction de bibliothèques sur mesure et à l'informatique biomédicale en aval, joue un rôle décisif dans la qualité et l'interprétabilité des données.

Les chercheurs travaillant avec l'ARN exosomal doivent faire face à de faibles quantités d'entrée, à la fragmentation et aux risques de contamination. Cependant, avec la bonne stratégie technique—et un partenaire expérimenté dans les flux de travail de l'ARN extracellulaire—vous pouvez obtenir des informations significatives et reproductibles à partir de ces molécules difficiles mais riches en informations.

Chez CD Genomics, nous combinons une expertise spécifique au domaine, des options de service flexibles et une livraison de données transparente pour soutenir votre recherche sur l'ARN des exosomes non cliniques—que votre objectif soit la découverte de biomarqueurs, l'exploration des mécanismes ou le profilage transcriptomique.

Étapes suivantes recommandées:

Téléchargez les Directives de Soumission d'Échantillon (PDF)

Assurez-vous que votre ARN respecte les critères de pureté et d'entrée.

Lire : Comment préparer des échantillons pour le séquençage RNA-Seq des exosomes

Réduisez les erreurs de traitement et améliorez le succès du contrôle qualité.

Explorer : Interprétation des données de séquençage de l'ARN exosomal

Apprenez à convertir des matrices d'expression en informations biologiques.