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转录调控测序

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UMI转录组测序—精准定量，研究mRNA的功能及调控机制

UMI 转录组测序。标签伴随着片段扩增、测序和分析的全部过程，在保证精准定量的前提下，精确地识别可变剪切位点、基因融合等， 还能发现稀有转录本，在文库扩增前为每一条逆转录的 cDNA 添加唯一的分子标签，又可以提供结构分析，能够既可以检测基因表达水平差异。
九游j9登陆UMI 转录组采用 Illumina 测序平台。适用于真核生物有参和无参物种。对组织或细胞在某个特定状态下转录的所有 mRNA 进行测序。全面快速分析 mRNA 的表达水平，在实现精准定量同时。

应用方向

适用于所有普通mRNA建库的替换。

  • 医学方向

    生长发育机制、免疫过程、药物靶点研究、癌症研究及标志物、微生物感染等

  • 农学方向

    不同发育阶段、不同组织表达模式；抗逆、抗病等环境适应性研究；物种进化等

九游j9登陆 优势

  • 1. 周期快、质量好，稳定性高

    UMI 转录组在文库扩增前为每一条逆转录的 cDNA 添加唯一的分子标签、一比一准确还原样本扩增前的原始状态，标签伴随着片段扩增、测序和分析的全部过程，利用 UMI 追溯每一个片段的来源，准确去除 PCR 扩增重复。

    • 项目周期35天

    • 测序平台Novaseq

  • 2. 方案设计专业，质控严格

    九游j9登陆 UMI转录组测序采用Illumina测序平台，使用 UMI-tools 提取 clean reads 中具有UMI 标签的序列的 reads，全面快速分析 mRNA 序列和丰度信息，统计可变剪切和预测新转录本。

    材料选取

    RNA样品
    ≥0.4ug

    文库构建
    UMI 文库

    PE150测序

    信息分析

  • 3. 项目文章以及物种经验丰富

    九游j9登陆已经成功对水稻、玉米、油菜、梭梭、蜜蜂、黄姑鱼、疟原虫、人、大鼠等上百个有 / 无参考基因组的物种进行了 UMI 转录组测序分析。

信息分析

UMI测序技术是在建库的时候用包含UMI标签的接头替代普通建库的接头。在测序后可以通过对UMI标签的识别从而准确去除扩增产生的重复达到对基因进行准确定量的目的。分析内容与普通的转录组相同。UMI转录组包含： 数据质控、基因表达、差异以及功能富集和结构分析。通过数据分析。然后进⼀步探究这些特异性基因的生物学意义，协助研究者从海量数据中找出与条件相关的特异性基因。

关联分析

  • 1.mRNA与LncRNA关联分析

    • LncRNA通过co-location或co-expression调控靶基因的表达。针对lncRNA与mRNA的靶向关系进行分析预测。

  • 2.mRNA与miRNA关联分析

    • 根据miRNA对mRNA的抑制作用原理，针对miRNA与mRNA的靶向关系进行分析预测。

  • 3.mRNA与circRNA、miRNA关联分析

    • CircRNA具有miRNA结合位点。可以作为miRNA spong竞争性地结合miRNA, 抑制miRNA对靶基因的调节作用，从而间接地调控基因表达。基于ceRNA理论。寻找拥有相同miRNA结合位点的circRNA-靶基因对，构建ceRNA调控网络， 构建以circRNA为decoy、miRNA为核心、mRNA为靶标的circRNA-miRNA- mRNA调控关系。

  • 4.lncRNA、miRNA与mRNA关联分析

    • LncRNA具有miRNA结合位点。抑制miRNA对靶基因的调控作用，从而间接地调控基因表达，lncRNA通过与mRNA竞争性结合miRNA。基于ceRNA理论。构建ceRNA调控网络，筛选拥有相同miRNA结合位点的lncRNA-靶基因对， 构建以lncRNA为decoy、miRNA为核心、mRNA为靶标的lncRNA–miRNA-mRNA调控关系。

  • 5.mRNA与Ribo-seq关联分析

    • 通过Ribo-seq与mRNA基因表达进行关联分析、可以帮助我们了解转录本的翻译效率，样本中哪些基因的表达受到翻译层面的调控以及对应的基因的功能。因此Ribo-seq和mRNA转录组的联合分析广 泛应用于疾病研究、生物性状等多种领域。

动植物多组学

疾病多组学

癌症多组学

微生物多组学

转录调控和蛋白多组学

表观遗传

送样建议

样品类型 送样量
新鲜植物组织 ≥150mg
新鲜动物组织 ≥100mg
新鲜培养细胞 ≥1×10 6
菌体 ≥1×10 6或≥100mg
新采集的全血 ≥3 ml
Total RNA建库起始量 ≥0.4ug

常见问题

  • 1.造成mapping率较低的原因可能有哪些？

    • 参考基因组组装不好；所测物种与参考基因组的亲缘关系较远；样品的特殊处理或外源污染

  • 2.新基因预测的意义？

    • 非模式物种，新基因预测可挖掘该物种新的基因或转录本，其基因注释信息通常不是很完善。

拓展材料

  • 收藏好文

    UMI绝对定量—转录组测序研究新潮流

  • 线上课程

    转录调控多组学拓新应用专题研讨会

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售后服务可联系侧边栏"在线客服"、电话400-6581585，或发送邮件至 service@novogene.com

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