Sequenciação Degradómica

A CD Genomics agora é capaz de fornecer o serviço de sequenciação de degradoma para facilitar uma visão mais abrangente da paisagem de microARNs em plantas. Ao utilizar o nosso serviço, pode detetar os alvos de mRNA dos microARNs de forma altamente sensível e precisa.

A Introdução da Sequenciação Degradómica

Os microRNAs (miRNAs) são uma classe de RNAs não codificantes endógenos com 20-24 nucleotídeos (nt) de comprimento, produzidos por excisão altamente precisa de precursores em forma de laço. Os microRNAs são reguladores importantes da expressão génica a níveis transcricional e pós-transcricional. O miRNA maduro é recrutado para um complexo de silenciamento induzido por RNA (RISC) para degradar alvos de mRNA e suprimir a sua tradução. Os miRNAs são altamente conservados entre espécies com base em comparações entre diferentes espécies. Existem também miRNAs não conservados e específicos de espécies em plantas. Os miRNAs não conservados são frequentemente expressos a baixos níveis e, portanto, muitos não são identificados em projetos de sequenciação em pequena escala. Sequenciação de pequenos RNAs A tecnologia permitiu a identificação de miARNs de baixa abundância.

A técnica de RACE 5' modificada (amplificação rápida das extremidades de cDNA) foi amplamente utilizada para confirmação de alvos e mapeamento de locais de clivagem. No entanto, esta abordagem é trabalhosa, demorada, dispendiosa e apenas aplicável a investigações de escala reduzida. Recentemente, a sequenciação de Degradoma, também conhecida como análise paralela das extremidades de RNA (PARE), surgiu como um método poderoso que combina ambos. sequenciação de alto rendimento e modificou o 5' RACE para rastrear miRNA e ta-siRNA (transcrição-acting siRNA) alvos em grande escala. Neste método, o mRNA degradado é ligado a adaptadores e transcrito reversamente. Os fragmentos são então digeridos com Mmel, purificados, ligados a adaptadores 3'- e amplificados por PCR. O sequenciamento profundo do cDNA e a análise do degradoma fornecem informações abrangentes sobre transcritos não capados que sofrem degradação em plantas.

Vantagens da Sequenciação Degradómica

  • Identificação de miARNs conhecidos e novos e ta-siARNs
  • Identificação de alvos de miRNA e redes regulatórias
  • Resumo estatístico dos locais de degradação de mRNA
  • Explora novos biomarcadores e redes regulatórias de circRNAs.
  • Alta capacidade e alta resolução

Fluxo de Trabalho de Sequenciação de Degradoma

O fluxo de trabalho geral para sequenciação de degradoma é descrito abaixo. Para construir a biblioteca de sequenciação de degradoma, o primeiro passo é ligar amostras de RNA poliA a um adaptador de RNA contendo um sítio 3'Mme I e transcrevê-las. Após a síntese da segunda cadeia, digestão com Mme I, purificação em gel e amplificação por PCR, o adaptador 3' é ligado para sequenciação profunda. A nossa equipa de especialistas altamente experientes executa a gestão de qualidade, seguindo cada procedimento para garantir resultados confiáveis e imparciais.

Workflow Diagram of Degradome Sequencing.

Especificações do Serviço

Requisitos de Amostra
  • Tipo de amostra: RNA total sem degradação ou contaminação por DNA
  • RNA total ≥ 20 μg, Quantidade Mínima: 15 μg, Concentração ≥ 100 ng/µL
  • Relação OD A260/A280 ≥ 1.8, relação A260/230 ≥ 1.8, RIN ≥ 6
  • Todas as amostras de RNA total devem estar livres de DNA.
  • O RNA deve ser armazenado em água livre de nucleases ou RNA Stable.
Nota: Os montantes de amostra são apresentados apenas para referência. Para informações detalhadas, por favor contacte-nos com os seus pedidos personalizados.

Clique
Estratégia de Sequenciamento
  • Preparação da biblioteca Degradome
  • Illumina HiSeq SE50
  • Mais de 80% das bases com um escore de qualidade ≥Q30
Análise Bioinformática
Fornecemos várias análises de bioinformática personalizadas:
  • Controlo de qualidade de dados brutos
  • Mapeamento baseado em referência
  • Identificação de RNAs não codificantes conhecidos e novos
  • Análise da distribuição de fragmentos de degradação na região selecionada do genoma
  • Identificação de mRNAs alvo
  • Resumo estatístico do local de degradação de mRNA
  • análise GO/KEGG
Nota: Os dados recomendados e os conteúdos de análise apresentados são apenas para referência. Para informações detalhadas, por favor contacte-nos com os seus pedidos personalizados.

Pipeline de Análise

The Data Analysis Pipeline of Degradome Sequencing.

Entregáveis

  • Os dados de sequenciação originais
  • Resultados experimentais
  • Relatório de análise de dados
  • Detalhes na Sequenciação Degradoma para a sua escrita (personalização)

Apoiado pelos nossos cientistas experientes e tecnologia avançada, a CD Genomics pode ajudá-lo a identificar alvos de RNA pequeno com resolução de base única de uma só vez através do sequenciação de alto rendimento por um rigoroso controlo de qualidade e análises avançadas de bioinformática. Se tiver requisitos adicionais ou perguntas, não hesite em contactar-nos.

Os resultados parciais estão mostrados abaixo:

Distribution graph showing sequencing quality metrics

Distribuição da qualidade de sequenciação

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

Distribuição A/T/G/C

Genome visualization in IGV browser with sample data

Interface do Navegador IGV

Sample correlation analysis scatter plot

Análise de Correlação Entre Amostras

PCA score plot visualizing sample group differences

Gráfico de Pontuação PCA

Venn diagram illustrating data overlap between groups

Diagrama de Venn

Volcano plot of differentially expressed gene analysis

Gráfico de Volcano

GO annotation statistics showing category breakdowns

Resultados Estatísticos da Anotação GO

KEGG pathway classification of gene functions

Classificação KEGG

1. Qual é o princípio da sequenciação do degradoma?

Em animais, acredita-se que a repressão de proteínas ocorra através da inibição da tradução juntamente com a degradação do mRNA. Em plantas, os miARNs degradam os seus alvos de mRNA por clivagem precisa entre o 10º e o 11º nucleótido a partir da extremidade 5' do miARN na região complementar do transcrito alvo, gerando um pico distinto de etiqueta de sequência de degradoma no local de clivagem previsto em relação a outras regiões do transcrito. Com base neste princípio, o sequenciamento de degradoma é utilizado principalmente para identificar globalmente os remanescentes da clivagem dirigida por pequenos RNAs, sequenciando as extremidades 5' de RNAs não capados em plantas.

2. Quais são as vantagens do sequenciamento de degradoma para a identificação de alvos de miRNA?

Tabela 1. A comparação entre sequenciação de degradoma e métodos tradicionais para previsão de alvos de miRNA.

Sequenciação de degradoma ensaio de gene reportador de luciferase Imunoprecipitação de RNA Argonaute (AGO-RIP) 5' RACE (amplificação rápida das extremidades de cDNA)
Rendimento Alto Baixo Baixo Baixo
operação Fácil Complicado Complicado Fácil
ponto final Curto Longo Longo Longo
precisão Alto Alto Relativamente alto Relativamente alto

3. Como é que o sequenciamento de degradoma é diferente de outros métodos de sequenciamento de RNA?

A sequenciação de degradoma foca especificamente nos produtos de degradação do RNA, enquanto outros métodos de sequenciação de RNA, como RNA-Seq tipicamente analisam todo o transcriptoma. Isso torna o sequenciamento de degradoma especialmente adequado para estudar eventos de clivagem de RNA mediada por miRNA/siRNA.

Referência

  1. Riffo-Campos, Á.L., et al.Ferramentas para previsão de alvos de miRNA baseadas em sequência: O que escolher? Revista Internacional de Ciências Moleculares, 2016, 17(12): 1987.

O sequenciamento de pequenos RNAs e do degradoma revela uma função importante da microRNA em Astrágalo chrysochlorus resposta a estímulos de selénio

Jornal: Jornal de Biotecnologia Vegetal
Fator de impacto: 6,305
Publicado: 21 de maio de 2015

Resumo

Astrágalo as espécies são conhecidas como hiperacumuladoras de Se ao convertê-lo em compostos não aminoácidos. Mas não temos ideia sobre a hiperacumulação relacionada ao metabolismo do Se. Os autores tentaram entender se os miARNs desempenham um papel na acumulação de Se em plantas. Neste estudo, identificaram 418 miARNs conhecidos e 151 miARNs novos induzidos pela exposição ao Se em Astrágalo chrysochlorusAtravés do sequenciamento profundo do degradoma, os autores revelaram uma função importante dos miRNA em A. chrysochlorus resposta a estímulos de selénio.

Materiais e Métodos

Amostras

Tecido caloso de A. chrysochlorus sementes;
Tratamento com selénio.

Sequenciação

Isolamento de RNA
Medições de qualidade e quantidade de RNA
Sequenciação de RNA pequeno
Sequenciação de degradoma

Análise de dados

identificação de miRNA
Previsão de alvo
Classificação de funções com base nas análises GO e KEGG

Resultados

1. Identificação de miRNA e perfis de expressão.

Um total de 418 miRNAs conhecidos e 151 miRNAs novos foi identificado. A distribuição de miRNAs entre o controlo e o tratamento com Se está representada na figura 1. Os 418 miRNAs pertencem a 380 famílias de miRNAs, e 160 famílias de miRNAs foram expressas de forma diferente nas amostras de controlo e tratadas com Se. 30 miRNAs novos foram expressos de forma diferente após o tratamento com Se.

Figure 1. Distribution of miRNAs in control and Se-treated samples: (c) conserved miRNAs; (d) novel miRNAs. (Cakir et al., 2016)Figura 1. Distribuição de miRNAs entre o controlo e o tratamento com Se: (a) miRNAs conservados; (b) miRNAs novos.

Figure 2. Small RNA expression profiles in control and Se-treated callus of A. chrysochlorus. (Cakir et al., 2016)Figura 2. Perfis de expressão de pequenos RNAs do calo de controlo e tratado com Se. A. chrysochlorus.

Figure 3. Expression profiles of randomly selected miRNAs with varying abundance in Se-treated A. chrysochlorus calli. (Cakir et al., 2016)Figura 3. Perfis de expressão de miARNs selecionados aleatoriamente com diferentes abundâncias em tratamento com Se. A. chrysochlorus calli. Um total de 1339 locais previstos foram identificados e determinados como sendo clivados por 499 miARNs. Os genes-alvo foram anotados e classificados como fatores de transcrição e suas subunidades, genes codificadores de enzimas, proteínas de resistência, repetições ricas em leucina, fechos de leucina, proteínas de dedo de zinco e outras proteínas estruturais e funcionais.

Figure 4. Target plots (t-plots) illustrating miRNAs and their respective targets. (Cakir et al., 2016)Figura 4. Gráficos de alvo (t-plots) de miARNs e os seus alvos. As setas vermelhas indicam os picos ou locais de clivagem mais abundantes. (a) miR162-3p a direcionar a proteína homóloga à endonuclease Dicer-1; (b) miR1513a a direcionar a quinase de histidina ativada por luz azul; (c) miR2118b a direcionar a proteína homóloga à hipoxantina-guanina fosforibosiltransferase; (d) miR172c a direcionar a proteína de fator de transcrição responsivo ao etileno RAP-2-7; (e) miR159b-3p a direcionar a proteína hipotética 11M9.5; (f) miR166 h-3p a direcionar a proteína de feixe de leucina homeobox ATHB-15.

Análises de vias GO e KEGG

Os alvos dos miARNs identificados foram submetidos a uma análise GO e KEGG para perceber os seus papéis biológicos. Os genes-alvo estão envolvidos em 47 tipos de componentes celulares, 103 tipos de função molecular e 144 tipos de processos biológicos.

Figure 5. Gene Ontology (GO) classifications of miRNA targets in A. chrysochlorus. (Cakir et al., 2016)Figura 5. Classificações GO dos alvos de miRNA em A. 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)Figura 6. Via de interação planta-patógeno do KEGG e miARNs novos e conhecidos obtidos neste estudo que possivelmente visam os genes envolvidos nesta via.

Referência

  1. Cakir O, Candar-Cakir B, Zhang B. O sequenciamento de pequenos RNAs e degradomas revela uma função importante dos microRNAs em Astrágalo chrysochlorus resposta a estímulos de selénio. Revista de Biotecnologia Vegetal, 2016, 14(2): 543-556.

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