細菌基因組完成圖真菌基因組完成圖微生物群落多樣性宏基因組測序服務全長轉錄組測序第三代測序服務非靶向代謝組學靶向代謝組學脂質組學離子組學脂肪酸檢測氨基酸檢測代謝組學服務定量蛋白質組服務雙向電泳服務修飾蛋白質組蛋白質芯片蛋白質譜鑒定蛋白互作檢測Western Blot蛋白質組學服務高通量測序數據分析蛋白質組學數據分析代謝組學數據分析芯片數據分析GO/Pathway富集分析相關性和聚類分析共表達網絡圖靶基因預測調控網絡圖蛋白相互作用網絡圖生物信息學服務CRISPR/Cas9載體構建穩定細胞系構建服務模式生物制備服務CRISPR/Cas9技術服務甲基化測序服務甲基化芯片服務甲基化驗證服務DNA甲基化服務lncRNA測序服務lncRNA芯片服務lncRNA定量PCR驗證lncRNA過表達服務lncRNA抑制服務lncRNA技術服務miRNA測序服務miRNA芯片服務miRNA定量PCR驗證miRNA過表達服務miRNA抑制服務miRNA靶基因驗證服務miRNA技術服務環狀RNA測序服務環狀RNA芯片服務環狀RNA定量PCR驗證環狀RNA過表達服務環狀RNA抑制服務環狀RNA技術服務轉錄組測序服務表達譜測序服務mRNA/lncRNA/環狀RNA 三合一芯片表達譜芯片服務熒光定量PCR驗證mRNA過表達服務mRNA抑制服務mRNA技術服務轉錄因子篩選服務抗體制備服務ChiP-Seq測序服務ChiP-qPCR技術服務EMSA技術服務luciferase 實驗服務轉錄因子技術服務mRNA定量PCR檢測miRNA定量PCR檢測lncRNA定量PCR檢測環狀RNA定量PCR檢測DNA拷貝數檢測相對定量PCR服務絕對定量PCR服務熒光定量PCR服務整體課題服務SNP分型檢測服務SSR/STR技術服務病毒包裝服務CRISPR/Cas9技術試劑miRNA功能研究試劑lncRNA功能研究試劑環狀RNA功能研究試劑mRNA功能研究試劑發表文獻樣品準備服務流程基金申請
環狀RNA測序服務
服務詳情

簡介

目前已經發現的環狀RNA(circRNA)已多達十萬種,當今通過篩選獲取環狀RNA(circRNA)主要有兩種途徑,一是高通量測序,二是芯片檢測。高通量測序不僅通量大、信息準確,而且可以發現新的環狀RNA,是目前篩選環狀RNA最有效的方法。

測序流程

檢測原理

通過高通量測序技術檢測circRNA最關鍵的原理是尋找反向剪接的reads,即back-splicing reads。

數據分析內容

1、測序序列質量評估

2、基因組比對

3、CircRNA預測

4、CircRNA注釋

5、CircRNA表達定量

6、CircRNA差異表達分析

7、CircRNA關聯基因的GO/KEGG富集分析

8、CircRNA-miRNA靶向預測

9、CircRNA-miRNA網絡構建

結果展示

1. circRNA預測及數目統計

   應用Memczak等的方法進行circRNA的預測。每個樣本mapping到基因組各個染色體的reads以及back-splicing reads可以通過圈圖展示,如下:

基因組比對分布圖

說明:以1K的窗口得出基因組的一個覆蓋分布,圖中最外圈為基因組,里面每一個圈表示一個樣本的染色體reads覆蓋,其中紅色代表該樣本中back-splicing reads的覆蓋情況。

   對所有預測獲得的circRNA與circBase數據庫的已知circRNA的位置信息進行比較,可以區分出新預測出來的novel circRNA和已知的known circRNA,統計如下:

samples
total circRNA
known circRNA(overlap with circBASE)
overlap ratio
novel circRNA
case
35,135
11,513
32.77%
23,622
control
39,569
11,995
30.31%
27,574

2. circRNA表達定量及差異分析

   目前,對于絕大多數的circRNA而言都無法獲得其完整的序列,因此只能用circRNA的back-splicing位點處的junction reads來計算其表達量,這里我們采用SRPBM對reads進行歸一化處理。用edgeR軟件計算篩選差異表達的circRNA,得出p-value后進行多重假設檢驗校正,通過控制FDR(False Discovery Rate)來決定p-value的閾值,校正后的p-value即q-value。差異circRNA的散點圖和火山圖如下:

3. circRNA關聯基因的GO和KEGG富集分析

    根據circRNA的位置信息,可以獲得與circRNA所在基因組位置上相關聯的蛋白編碼基因,然后我們對差異circRNA所對應的基因進行GO和KEGG富集分析圖如下:

4. circRNA-miRNA靶向預測及網絡構建

用miRanda軟件預測差異表達circRNA與miRNA的靶向結合關系,并繪制網絡圖。如下:

案例分析

1、鼠腦及神經組織進行 circRNA 測序,發現17個差異表達的circRNA的表達和其對應mRNA的表達是相對獨立的。如下圖:

2、研究發現 circular RNA 的生成依賴于5' 剪切位點的7 bp 和3' 剪切位點的11 bp 核心保守序列。如下圖:

樣品要求

1、總RNA:濃度≥200 ng/μl,總量≥20 μg;

2、組織樣品:動物、植物、微生物總量大于400 mg的新鮮樣品。

3、血液4ml以上,血清2ml以上。

4、保存在超低溫冰箱中,利用干冰運輸。

參考文獻

1、Memczak S, Jens M,Elefsinioti A, Torti F, Krueger J, Rybak A, Maier L, Mackowiak SD, GregersenLH, Munschauer M, Loewer A, Ziebold U, Landthaler M, Kocks C, le Noble F,Rajewsky N. Circular RNAs are a large class of animal RNAs with regulatorypotency.Nature. 2013 Mar 21;495(7441):333-8.

2、Hansen TB, Jensen TI,Clausen BH, Bramsen JB, Finsen B, Damgaard CK, Kjems J.

Natural RNA circles function as efficientmicroRNA sponges.Nature. 2013 Mar 21;495(7441):384-8.

3、Xiao-Ou Zhang, Hai-Bin Wang, Yang Zhang, Xuhua Lu, Ling-Ling Chen, Li Yang. Complementary Sequence-Mediated Exon Circularization. Cell, September 18, 2014; DOI:10.1016/j.cell.2014.09.001

4、Zhang Y, Zhang X O, Chen T, et al. Circular intronic long noncoding RNAs[J]. Molecular cell, 2013, 51(6): 792-806. 5、YRybak-Wolf A, Stottmeister C, Gla?ar P, et al. Circular RNAs in the Mammalian Brain Are Highly Abundant, Conserved, and Dynamically Expressed [J]. Molecular Cell, 2015, 58:870–885.

6、Zhang Y, Yang L, Chen L, et al. Circular Intronic Long Noncoding RNAs [J]. Molecular Cell. 2013, 51(6):792–806.