Séquençage de l'ARN total

Les analyses de RNA-Seq total offrent une vue d'ensemble complète du transcriptome. Une gamme de solutions adaptées à votre objectif d'étude est disponible chez CD Genomics. Nous sommes en mesure de fournir un service rapide, fiable et rentable.

L'introduction du séquençage de l'ARN total

Alors que l'ARN non codant (ncRNA) continue d'être reconnu pour son importance biologique, le séquençage d'ARN total (total RNA-Seq) analyse à la fois l'ARN codant et plusieurs formes d'ARN non codant pour une vue d'ensemble complète du transcriptome. L'analyse globale de l'expression de l'ARN peut améliorer notre compréhension de toute l'activité transcriptionnelle. Le séquençage d'ARN total permet l'analyse de l'ARN codant et non codant avec la découverte de caractéristiques à haute confiance telles que les transcrits alternatifs, les fusions de gènes, l'expression allèle-spécifique et la détection de nouveaux transcrits dans les espèces d'ARN codant et non codant.

La génomique CD combine des chimies de préparation de bibliothèques de réduction ribosomique éprouvées et Illumina. NGS la technologie en un seul protocole rationalisé. La chimie de réduction de l'ARN ribosomal Ribo-Zero minimise la contamination ribosomique et maximise le pourcentage de lectures mappées de manière unique. Avec des performances robustes et constantes, le séquençage de l'ARN total couvre à la fois ARNm et une large gamme d'espèces de ncRNA d'intérêt, y compris ARN long non codant (lncARN), ARN nucléaires petits (snRNA), ARN nucléolaires petits (snoRNA) et d'autres espèces d'ARN.

Avantages du séquençage de l'ARN total

  • Mesure précise de l'orientation des brins et couverture uniforme.
  • Compatible avec plusieurs types d'échantillons, y compris ceux de faible qualité, fixés au formol et inclus dans la paraffine (FFPE)
  • Délai d'exécution rapide et qualité des données optimale
  • Coût réduit et grande disponibilité.
  • Analyse transcriptomique efficace
  • La recherche sur le séquençage du transcriptome, englobant les fusions géniques, les Indels, les SNP, entre autres, permet d'obtenir des taux de détection plus élevés et une fiabilité accrue.
  • Découverte de nouveaux transcrits et variantes d'épissage.
  • Analyse de l'expression génique spécifique à un allèle.

Flux de travail de séquençage de l'ARN total

Nos services complets de RNA-Seq offrent un flux de travail de séquençage de l'ARN, de la préparation des échantillons à l'analyse des données, permettant un profilage rapide et une compréhension approfondie de l'ARN.

Workflow Diagram of Total RNA Sequencing.

Spécifications du service

Exigences d'échantillon
  • ARN total ≥ 2 μg, Quantité minimale : 500 ng, Concentration ≥ 50 ng/µL
  • Cellules ≥ 2×106
  • Tissu ≥ 500 mg, Quantité minimale : 100 mg
  • La valeur A260:A280 doit être comprise entre 1,8 et 2,0.
  • 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
  • bibliothèque cDNA avec des inserts de 250 à 300 pb
  • Illumina HiSeq
  • 150 pb en paire
  • Taille des données de séquençage : 10 Go
  • >40 millions de lectures
Analyse bioinformatique
Nous proposons plusieurs analyses bioinformatiques personnalisées :
  • Prétraitement des données
  • Carte vers le génome de référence
  • Identification des petits ARN/circulaires
  • Analyse de séquence
  • Analyse de l'expression différentielle
  • analyse des gènes cibles des miARN
  • Analyse d'enrichissement GO
  • Analyse d'enrichissement KEGG
  • …et plus encore
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 Total RNA Sequencing.

Livrables

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

Soutenu par notre équipe de scientifiques expérimentés et une technologie avancée, CD Genomics propose des services de séquençage de l'ARN total. Nous appliquons des mesures de contrôle qualité rigoureuses et des analyses bioinformatiques avancées pour garantir des résultats précis et complets. Si vous avez des exigences spécifiques ou des questions, n'hésitez pas à nous contacter pour obtenir une assistance supplémentaire.

Résultats de la démo

Les 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

FAQ sur le séquençage d'ARN total

1. Le choix à faire : séquençage de l'ARN total ou séquençage de l'ARNm ?

Lorsqu'il s'agit de décider d'opter pour le séquençage de l'ARN total ou séquençage d'ARNm pour Séquençage de l'ARNLe choix dépend principalement des objectifs expérimentaux, car il existe plusieurs distinctions cruciales entre les deux approches. Le séquençage de l'ARN total, également connu sous le nom de séquençage de l'ensemble du transcriptome, est la méthode la plus complète qui implique généralement le séquençage de tous les types de molécules d'ARN, à la fois codantes et non codantes. L'élimination de l'ARNr lors du séquençage de l'ARN total permet de générer des données de séquençage de haute qualité et facilite la caractérisation et l'identification de diverses espèces non-ARNr.

Si l'objectif de la recherche porte sur les eucaryotes et concerne principalement les régions codantes, alors le mRNA-seq est le choix privilégié. La méthodologie mRNA-seq utilise des techniques de sélection pour enrichir l'ARN poly(A). Étant donné que l'ARNm ne représente qu'une petite fraction des molécules d'ARN totales, si le séquençage de l'ARNm seul suffit aux objectifs expérimentaux, alors le mRNA-seq se distingue comme l'approche la plus efficace et la plus rentable.

2. Quel type de séquençage est le séquençage de l'ensemble du transcriptome ?

Le séquençage de l'ensemble du transcriptome utilise principalement des plateformes de séquençage à court tirage de deuxième génération telles que l'Illumina HiSeq X et l'Illumina NovaSeq 6000. Alors que la troisième génération séquençage à lecture longue des méthodes ont été rapportées, le choix prédominant pour RNA-Seq expériences restantes technologies de deuxième génération.

3. Quelle est la caractéristique clé du séquençage de l'ensemble du transcriptome qui le distingue des autres approches de séquençage ?

La caractéristique clé du séquençage de l'ensemble du transcriptome réside dans son utilisation de techniques de préparation de bibliothèques spécifiques aux brins, en particulier la préparation de bibliothèques d'ARN spécifiques aux brins. Cette méthodologie garantit que les bibliothèques de cDNA résultantes préservent l'information directionnelle des brins d'ARN d'origine. Cette caractéristique est essentielle pour déterminer avec précision la directionnalité transcriptionnelle, facilitant ainsi la quantification précise de l'expression génique, l'annotation robuste des gènes, la découverte de nouveaux gènes et l'identification fiable des transcrits antisens et des événements d'épissage alternatif.

4. Comment le séquençage de l'ensemble du transcriptome contribue-t-il à la compréhension de la régulation génique et de la génomique fonctionnelle ?

Le séquençage de l'ensemble du transcriptome révolutionne notre compréhension de la régulation génétique et de la génomique fonctionnelle en offrant une perspective holistique du transcriptome. Cette technologie de pointe explore les dynamiques complexes de l'expression génique, s'intéressant aux subtilités de l'épissage alternatif tout en révélant la diversité des signatures d'ARN non codants inhérentes à divers contextes biologiques. L'intégration des données de RNA-Seq spécifiques à la brin avec les paysages génomiques et épigénomiques fournit aux chercheurs les outils nécessaires pour démêler les complexités des réseaux régulateurs, dévoilant des acteurs moléculaires critiques dans les processus cellulaires, la pathogénie des maladies et les cascades de développement. En favorisant une compréhension approfondie des systèmes biologiques, cette approche propulse des percées à la pointe de la recherche biomédicale, stimulant l'innovation et des découvertes impactantes.

Études de cas sur le séquençage de l'ARN total

Le séquençage de l'ensemble du transcriptome révèle le paysage transcriptionnel des neutrophiles associé à la tuberculose active.

Journal : Frontières en Immunologie
Facteur d'impact : 8,786
Publié : 18 août 2022

Résumé

Les neutrophiles jouent un double rôle dans la tuberculose : ils contribuent à l'immunité innée contre M. tuberculosis mais peuvent également exacerber l'inflammation et la pathogénèse. Séquençage du transcriptome L'analyse des neutrophiles révèle des informations sur leurs réponses complexes, aidant à comprendre la pathogénie de la tuberculose et à identifier des biomarqueurs potentiels pour le diagnostic.

Matériaux et Méthodes

Préparation de l'échantillon

Échantillons de tuberculose active
5 mL de sang périphérique
Extraction d'ARN

Séquençage

Construction de bibliothèque
RNA-Seq
Illumina NovaSeq6000

Analyse de données

Analyse des gènes différentiellement exprimés (DEGs)
Analyse en composantes principales (ACP)
Ontologie des gènes (GO)
KEGG
Analyse de Réseau de Co-expression Génétique Ponderée (WGCNA)

Résultats

Dans cette étude, l'ACP a révélé des profils d'expression génique distincts parmi les groupes de tuberculose active (ATB), d'infection tuberculeuse latente (LTBI) et de témoins sains (HC). L'analyse de l'expression génique différentielle a identifié des différences significatives, avec 183 gènes exprimés différemment (DEGs) dans ATB par rapport à HC et 271 DEGs dans ATB par rapport à LTBI. Des motifs d'expression spécifiques au sexe ont été observés pour les gènes régulés à la baisse dans ATB à travers les groupes.

Figure 1: Evaluation of neutrophil differential expression across three sample groups. (Geng et al., 2022)Figure 1 Analyse de l'expression différentielle des neutrophiles dans trois groupes d'échantillons.

Les auteurs ont réalisé des analyses d'enrichissement des voies fonctionnelles et des analyses GSEA pour explorer les rôles des gènes exprimés différemment (DEGs). L'analyse d'enrichissement a révélé des voies telles que la signalisation des récepteurs de type NOD, la signalisation NF-kappa B et la signalisation de la réponse immunitaire, significativement enrichies dans le groupe ATB par rapport aux groupes LTBI et HC. L'analyse GSEA a mis en évidence des voies supplémentaires comme la réponse au lipopolysaccharide et la signalisation des chimiokines. L'analyse du réseau d'interaction des protéines a identifié des sous-réseaux centraux impliquant la signalisation de la réponse immunitaire et l'épissage de l'ARNm, particulièrement distincts dans les comparaisons ATB vs LTBI.

Figure 2: Functional enrichment analysis reveals pathways enriched in differentially expressed genes. (Geng et al., 2022)Figure 2 Analyse d'enrichissement fonctionnel des gènes exprimés de manière différentielle.

L'analyse KEGG a révélé un enrichissement significatif de la voie de signalisation NF-κB dans le groupe ATB, avec une downrégulation de TNFSF14 et une uprégulation des inhibiteurs de NF-kappa B (IκBs) tels que NFKBIA, NFKBID et NFKBIZ. De plus, TNFAIP3 et NFKB1A ont été uprégulés, inhibant potentiellement l'activation de la voie NF-κB. BCL2A1 et CXCL8, associés à la survie cellulaire, ont également été significativement uprégulés. En revanche, les voies liées à l'épissage de l'ARN ont été downrégulées dans le LTBI par rapport aux HC, comme l'indiquent les analyses d'enrichissement GO, KEGG et Reactome. L'analyse WGCNA a identifié des modules corrélés positivement et négativement avec l'ATB, mettant en évidence des motifs de co-expression génique distincts liés aux statuts d'infection par la tuberculose, en particulier dans les neutrophiles.

Figure 3: Increased expression of NFKB inhibitors in ATB potentially inhibiting NFKB pathway activation. (Geng et al., 2022)Figure 3 L'augmentation des inhibiteurs de NFKB dans l'ATB pourrait conduire à l'inhibition de l'activation de la voie NFKB.

Figure 4: Enrichment analysis of GO and Reactome pathways in LTBI vs. HC using GSEA enrichment plot. (Geng et al., 2022)Figure 4 Analyse d'enrichissement des voies GO et Reactome dans LTBI par rapport à HC dans le graphique d'enrichissement GSEA.

Figure 5 (A): Heat map illustrating module-trait correlations in WGCNA. (Geng et al., 2022)Figure 5 (A) La carte thermique de la matrice de corrélation module-traits de WGCNA.

Neuf gènes cibles ont été validés par qPCR dans 76 échantillons, montrant une expression significativement plus élevée de GBP5, SRSF5, CSRNP1, RBM3 et CCNL1 dans l'ATB. L'analyse ROC de GBP5, SRSF5, CSRNP1 et RBM3 sur 143 échantillons a confirmé leur potentiel diagnostique pour l'ATB, avec GBP5 affichant la plus forte capacité discriminative (AUC>0,9).

Figure 6: Bubble plots displaying functional enrichment analysis of genes in blue modules, highlighting top 15 significantly enriched pathways. (Geng et al., 2022)Figure 6 Graphiques en bulles de l'analyse d'enrichissement fonctionnel des gènes dans les modules bleus, montrant uniquement les 15 voies les plus significativement enrichies.

Conclusion

Cette étude utilise la technologie de séquençage à haut débit couplée à une analyse complète pour élucider le rôle des neutrophiles en tant que l'une des cellules immunitaires innées les plus abondantes dans le processus d'infection tuberculeuse active. En reconnaissant les motifs moléculaires associés aux pathogènes grâce à une série de récepteurs de reconnaissance de motifs, les neutrophiles déclenchent des événements cellulaires en aval dans la défense de l'hôte, impliquant particulièrement des voies induites par la réponse immunitaire. Cependant, Mycobacterium tuberculosis peut interférer avec la fonction antibactérienne des neutrophiles en inhibant la voie de signalisation NF-kB, atténuant ainsi l'inflammation et l'apoptose cellulaire tout en favorisant leur survie au sein des neutrophiles. Grâce à l'analyse RT-qPCR, trois nouveaux gènes marqueurs transcriptionnels, RBM 3, CSRNP 1 et SRSF 5, ont été identifiés avec le potentiel de différencier la tuberculose active, l'infection tuberculeuse latente et les témoins sains.

Référence

  1. Geng X, Wu X, Yang Q, et al. Le séquençage de l'ensemble du transcriptome révèle le paysage transcriptionnel des neutrophiles associé à la tuberculose active. Frontières en immunologie, 2022, 13 : 954221.

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