circRNA技术服务
高通量测序服务
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利用circRNA对RNase R的耐受性从而富集circRNA,去rRNA后进行链特异建库,采用Illumina平台对circRNA文库进行测序,通过生信分析得到circRNA的表达结果。 circRNA测序技术路线 测序方案 测序平台:Illumina Novaseq 6000 测序模式:PE150 测序数据量:10 Gb raw data 人喉鳞状细胞癌中circRNA的RNA-seq表达谱 RNA-Seq profiling of circular RNAs in human laryngeal squamous cell carcinomas Lu et al. Molecular Cancer (2018) 17:86(IF:6.204) 测序策略:circRNA测序(RNase R+) 样本分组:10例,5例肿瘤组织(2例高分化,3例中分化),5例正常组织 人喉鳞状细胞癌(LSCC)是起源于喉黏膜上皮组织的恶性肿瘤,是头颈部肿瘤中恶性程度非常强的肿瘤,世界范围内每年发生率占比2.4%,近年内还有逐渐增加趋势。本研究主要关注circRNA在LSCC疾病中的表达情况。研究者选择10例LSCC患者临床组织标本(2例高分化、3例为中分化、 5例正常)进行RNA高通量测序,分析样本中circRNA表达情况。共鉴定出21444个circRNA,其中在LSCC样本中显著上调的circRNA 29个,显著下调circRNA 19个,进一步结合临床特征(高分化,中分化和正常)进行分类,将差异表达circRNA缩小到18个和5个(图1)。CircRNA-miRNA-mRNA调控网络预测分析,发现20个失调控circRNA与多种肿瘤相关的miRNA相关,信号通路KEGG富集分析发现,过氧化物酶体PPAR、轴突导向、Wnt和细胞周期通路与LSCC密切相关(图2)。随后的qPCR验证结果显示(图3),has_circ:chr20:31876585-31,897,648可以很好区分LSCC标本和正常标本,表明circRNA可作为LSCC潜在的理想标志物。 图1 LSCC样本中circRNA差异表达谱 图2 CircRNA及靶向miRNA网络调控图与KEGG代谢通路富集分析 图3 hsa_circ:chr20:31876585–31,897,648在10对LSCC肿瘤样本及正常样本中的Q-PCR验证 生物信息分析 基础分析 原始数据质控检查 比对结果质控检查 基因覆盖度分析 circRNA预测及鉴定 circRNA序列预测 基于circRNA表达的样品主成分分析 高级分析 circRNA差异分析 差异circRNA宿主基因的GO功能分析 差异circRNA宿主基因的KEGG通路分析 差异circRNA宿主基因的Rectome通路分析 差异circRNA的靶向miRNA预测分析 差异circRNA及靶向miRNA网络调控制图 部分结果展示 图1:根据不同的基因组位点(外显子、内含子、反义、基因内和基因间)对表达差异显著的circRNA进行分类 图2:绘制火山图、Circos图揭示每个circRNA在人类染色体上的位置 图3:热图、火山图分析circRNA的表达差异倍数 Table.circRNA-seq原始样本送样建议
Table.circRNA-seq RNA样本送样建议
*更具体的送样方法请咨询销售或技术支持 物种范围:人、小鼠、大鼠等哺乳动物,拟南芥、水稻、番茄、玉米、大豆等植物,其他物种详询销售或技术支持 Q1:circRNA测序与全转录组测序有什么不同? A1:全转录组测序采用去rRNA链特异性的建库方式,数据分析内容包含了mRNA、lncRNA及circRNA全部信息,数据质量较好。CircRNA测序采用去rRNA去线性链特异性的建库方式,通过RNase R 消化线性RNA从而富集circRNA,对建库起始量要求较高(一般大于2μg),测序数据质量较全转录组稍差,但可将circular junction reads数提高10倍以上,更适合专注circRNA研究的项目。 |