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转录组测序

产品描述
案例解读

  转录组测序分析的研究对象为特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有mRNA的总和。转录组研究是基因功能及结构研究的基础和出发点,通过新一代高通量测序技术,能够全面快速地获得某一物种特定组织或器官在某一状态下的几乎所有转录本序列信息。转录组测序广泛应用于动植物基础研究、医学临床诊断和药物研发等领域。

 

  技术路线:

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  参考技术:

 

样本要求

测序策略

交付周期

样品类型: Total RNA
样品浓度: ≥50 ng/μl
样品总量: ≥1 μg
样品纯度: OD260/280为1.8~2.2
OD260/230为1.8~2.2
RIN≥7

测序模式: Illumina/MGI/ PE150
测序深度: 6-12G clean data

有参30天
无参45天

 

  产品优势:

  a.覆盖度高通过不同的测序方案,可以获得几乎所有的样本转录组表达和结构信息,同时可以获得低丰度转录本信息;

  b.多平台解决方案:提供Illumina和Pacbio多平台解决方案;

  c.无物种限制:检测范围覆盖所有的微生物、动植物以及人类样本。

  案例一  激光捕获显微切割玉米组分的RNA-seq鉴定胚乳分化相关的调控模块

 

  研究背景:

  胚乳是被子植物中一种可吸收营养的组分,以供胚芽发育或种子萌发。在谷物中胚乳是全球食品、饲料和工业原材料的主要来源。然而,调控胚乳细胞分化的基因网络在很大程度上是未知的。

 

  研究内容:

  为了研究胚乳发育过程中基因网络,首先研究了胚乳的5种细胞类型:1种胚芽和4种母系组分的mRNA表达情况。

 

  研究结果:

  通过基因共表达网络分析鉴定到了与细胞类型相关的共表达模块,模块内富集了已有研究的一些印记基因和时序活化的基因。深入分析与胚乳传输层相关的模块,鉴定到该模块的关键调控基因MRP-1,它调控胚乳传输层的分化和功能。通过比较发现籽粒和母系组分有着不同的表达模式,并且胚芽和胚乳的糊粉层有着更高的关联性。

  这些研究为玉米籽粒不同组分基因活性提供了高分辨率的网络集,有助于主要胚乳细胞类型分化的调控模块的研究。

 

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图1. 不同细胞组分基因表达的PCA分析       图2. 胚乳传输层相关模块的调控网络

 

  案例二  利用转录组测序改进孟德尔疾病的遗传诊断

 

  研究背景:

  WES和WGS的出现大大加快了我们鉴定突变基因的能力,这些已知和新致病基因的突变可以解释许多孟德尔疾病。虽然这些技术是分析孟德尔疾病的主流方法,但它们检测这些致病突变的成功率仍然较低,且面临的主要挑战是WES和WGS发现基因突变的能力大大超过了我们解释这些突变在功能和临床上具有的影响的能力。

 

  研究内容:

  进一步提高我们对于这些遗传变异理解的一种方法是整合功能基因组信息,如RNA-seq。对孟德尔疾病患者进行单病例单基因的cDNA分析已被证明是有效的,并且RNA-seq已用于检测一些致病突变,这些突变之前已经通过DNA测序鉴定到。在这项研究中,研究者从原发性肌肉疾病( 包括肌病和肌营养不良等)患者中的受损肌肉组织中提取RNA,并进行RNA-seq。这些病例中有13例之前已被诊断出携带对转录有影响的突变,如功能缺失突变或剪接位点突变,用来验证RNA-seq检测转录异常事件的准确性。剩下的50名未确诊的患者队列包括DNA测序预测出携带最有可能影响剪接的突变或强候选基因的病例,以及遗传诊断中未筛选到候选基因的病例。

 

  研究结果:

  不同组织间基因表达及同源异构体差别很大。这说明对许多疾病来说,针对疾病相关组织进行测序对于正确解释遗传变异是很重要的。大多数肌肉疾病中最常见的致病基因在血液和成纤维细胞中表达不高,这表明利用从血液或成纤维细胞这些容易获得的组织进行RNA-seq可能不足以检测某些基因中的转录异常。因此,研究者选择从原始的肌肉组织活检样本中提取RNA,肌肉活检是对肌肉疾病患者进行诊断评估时的一项常规分析流程。

 

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图1:病人中鉴定到的一些异常剪接事件         图2:四名胶原蛋白营养不良患者中的复发剪接位点突变

 

 

  参考文献:

  1. Zhan J, Thakare D, Ma C, et al. RNA sequencing of laser-capture microdissected compartments of the maize kernel identifies regulatory modules associated with endosperm cell differentiation[J]. Plant Cell, 2015, 27(3):513-531.

  2.Beryl B,Jamie L,Taru T,et al.Improving genetic diagnosis in Mendelian disease with transcriptome sequencing[J]. ence translational medicine, 2017, 9(386):eaal5209.

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