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English
轉(zhuǎn)錄組學

真核有參轉(zhuǎn)錄組測序

轉(zhuǎn)錄組廣義上指特定細胞在某一功能狀態(tài)下的所有轉(zhuǎn)錄產(chǎn)物,包括mRNA 和非編碼RNA(ncRNA)。是連接基因組遺傳信息與生物功能的必然紐帶。真核生物轉(zhuǎn)錄組測序基于高通量測序,可快速獲得某一物種特定細胞或組織在某一狀態(tài)下的所有轉(zhuǎn)錄本的集合,用于研究基因結(jié)構(gòu)和基因功能、可變剪接和新轉(zhuǎn)錄本預測等。

轉(zhuǎn)錄組研究能夠從整體水平研究基因功能以及基因結(jié)構(gòu),已經(jīng)成為揭示生物生長發(fā)育調(diào)控和逆境脅迫適應機制、生物進化規(guī)律、疾病發(fā)生發(fā)展的重要機制以及發(fā)現(xiàn)致病基因調(diào)控的關鍵靶點等方面的優(yōu)先研究手段,目前已廣泛應用于基礎研究、臨床診斷和藥物研發(fā)、動植物育種等各個領域。
 
九游會j9組學優(yōu)勢

1.全流程服務: 提供從生物樣品到可視化數(shù)據(jù)的全套組學服務;
2.豐富項目經(jīng)驗:具備處理復雜樣本的能力,同時具有豐富的建庫經(jīng)驗;
3.流程化分析:完善的分析流程,準確快速解析組學數(shù)據(jù);此外可結(jié)合客戶的需求靈活進行定制化信息分析;
4.專業(yè)化團隊:資深科學顧問具有豐富的方案設計、售后服務經(jīng)驗,全程一對一溝通;
5.一站式解決方案:擁有一站式多組學服務,助力基礎研究及臨床治療。
 
樣本起始量與送樣建議

樣本類型 起始量
動物及臨床臟器組織/腦組織等 >20mg
動物及臨床皮膚/骨/血管/脂肪組織等 >100mg
植物葉片組織/花 >200mg
植物根/莖/果實/種子 >500mg
原代細胞/細胞系 >5×106
中性粒細胞/嗜酸性粒細胞/嗜堿性粒細胞 >5×107
總RNA >1μg且RIN>7.0
 
注意事項:
① 組織樣本建議保存在RNAlater、RNAHold、RNAProtect等相關組織保存液中,然后-80℃保存或干冰寄送;
② 細胞樣本使用TRIzol等裂解液充分裂解之后,-80℃保存或干冰寄送;
③ 更加詳細的樣本準備指南,請聯(lián)系在線客服。
 

 
生物信息學分析內(nèi)容



應用場景

應用場景1:差異基因篩選與功能分析
適用范圍:臨床醫(yī)學、基礎醫(yī)學、生物化學、動植物及真菌研究等任意方向

利用真核有參轉(zhuǎn)錄組測序,可通過比較實驗組和對照組基因表達量篩選差異表達的基因。然后對差異表達基因進行進一步鎖定,如通過GO、KEGG富集分析及GSEA分析,配合Pubmed中已發(fā)表的文獻以及課題組中已積累的部分明星分子對差異表達基因進行功能注釋,并進一步分析關注的功能基因。進入實驗驗證階段后可對篩選到的差異基因進行qPCR、Northern、Western Blot、FISH驗證、基因敲除及過表達等。
 
應用場景2:時序分析或濃度梯度分析
適用范圍:臨床樣本、細胞樣本、動植物樣本有多個時間段的樣本,或不同藥物濃度處理的樣本

在轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析過程中,有一類特殊的實驗設計。通過對不同時間段的實驗樣本進行搜集,或測試不同的藥物、試劑等濃度梯度的樣本進行采集。繼而研究不同基因在不同時間段或不同濃度梯度間的表達規(guī)律,這一類分析通常稱之為“時序分析”
 
應用場景3:轉(zhuǎn)錄因子/調(diào)控因子/剪切因子等上游調(diào)控基因挖掘
適用范圍:臨床醫(yī)學、基礎醫(yī)學、生物化學、動植物研究等任意研究方向

常規(guī)轉(zhuǎn)錄組差異分析極有可能得到大量的差異基因,這對后期實驗驗證的目標鎖定帶來挑戰(zhàn)。在沒有特定感興趣的通路及明星分子前提下,轉(zhuǎn)錄因子是一個非常不錯的切入方向。轉(zhuǎn)錄因子可以調(diào)節(jié)基因組DNA開放性、募集RNA聚合酶進行轉(zhuǎn)錄過程、募集輔助因子調(diào)節(jié)特定的轉(zhuǎn)錄階段,調(diào)控諸多生命進程,諸如免疫反應、發(fā)育模式等。所以,分析轉(zhuǎn)錄因子表達及其調(diào)控活性對于解析復雜生命活動具有重要意義。其他調(diào)節(jié)因子包括可變剪切等調(diào)控基因也可以參與上游調(diào)控。
 
應用場景4:大樣本研究
適用范圍:動植物育種、遺傳群體與物種起源、人群隊列與生物標志物挖掘

隨著測序技術(shù)的飛速發(fā)展,少量樣本的轉(zhuǎn)錄組測序研究已經(jīng)無法解釋復雜的生物學問題。研究者們已開始利用大樣本量的轉(zhuǎn)錄組樣本,結(jié)合統(tǒng)計學與機器學習等方式,知道符合特定規(guī)律和研究目的的核心基因。如孟德爾隨機化、相關性分析、線性回歸、LASSO回歸、Cox回歸等,分析不同樣本基因或基因組多樣性,挖掘更深入和全面的生物學意義。
 
項目文章

【1】Liang H, et al. Siglec15 facilitates the progression of non-small cell lung cancer and is correlated with spinal metastasis. Ann Transl Med. 2022 Mar;10(6):281. PMID: 35434017.
【2】Pi Y, et al. The role of PIWI-interacting RNA in naringin pro-angiogenesis by targeting HUVECs. Chem Biol Interact. 2023 Feb 1;371:110344. PMID: 36623717.
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