基因组测序>
建库测序>
人类基因组测序>
动植物基因组测序>
微生物基因组测序>
转录调控测序>
表观组测序>
单细胞测序>
空间转录组>
基因分型>
质谱分析>
蛋白组学分析>
代谢组学分析>
免疫定量>
多组学联合分析>
分子育种>
基因合成>
Ribo-seq—核糖体印记测序
核糖体印记测序(Ribosome profiling sequencing)是指对与核糖体结合的正在翻译的RNA片段进行测序,来准确获取样本中所有可翻译分子(mRNA和其他潜在的可翻译RNA如lncRNA, circRNA等)的信息。Ribo-seq可以研究细胞内基因翻译的区域、水平、速率等,与转录组、蛋白质组以及ncRNA测序等进行关联分析,可以揭示转录后调控网络以及识别新的蛋白质编码基因。1.Ribo-seq技术原理
该技术利用蛋白酶抑制剂瞬时捕获住处于翻译过程的多聚核糖体与RNA链复合物,再通过RNA酶消化细胞中的RNA,得到被核糖体保护的正在翻译的RNA片段(Ribosome Protected Fragment,RPFs),然后对这些被核糖体保护的30nt左右的RNA片段进行富集、深度测序、定量分析。2.Ribo-seq技术优势
应用方向与场景
应用方向:
Ribo-seq最初在酿酒酵母中应用,目前已广泛应用在动物、植物和微生物的研究中。 医学领域:干细胞分化以及组织器官发育机制研究、肿瘤发生发展研究、疾病发生以及耐药性研究、免疫方向研究 农学领域:植物抗逆性研究、植物生长发育研究、遗传育种研究、差异性状研究应用场景:
不朽情缘优势
1. 周期快、质量好,稳定性高
不朽情缘Ribo-seq采用先进的Illumina平台测序,并与高性能计算平台(High Performance Computing,HPC)结合,实现快速、稳定的测序数据分析及交付。交付周期<65天。<30
样本量65天周期
50天极致周期Illumina
测序平台2. 方案设计专业,质控严格
针对动物细胞、动/植物组织、RPFs中间产物,设计不同的项目方案,调整实验protocol,每一步都科学、缜密的设计,以保障高质量研究成果。材料选取
RPFs
文库构建
Ribo文库
SE50测序
信息分析
3. 项目文章以及物种经验丰富
不朽情缘项目经验涉及人、大小鼠、鸡、山羊、猪、海产动物等细胞和组织样本;拟南芥、杨树、烟草、番茄、菊花、玉米、大豆、水稻、棉花等植物组织样本;疟原虫、昆虫样本;以及RPFs建库中间产物样本;助力客户在Nucleic Acids Research、Science Advance等权威杂志发表多篇高水平文章。80人
分析团队5年
项目经验500+
结题项目1对1
项目服务信息分析
不朽情缘Ribo-seq信息分析包括标准分析流程和个性化分析流程。 标准分析流程:该部分包括Ribo-seq单组学分析以及与mRNA-seq数据进行关联分析(如无mRNA-seq数据,则不呈现翻译效率等分析内容)。Ribo-seq测序分析 | 定量水平分析 |
样本相关性分析 | |
差异分析 | |
差异基因功能富集分析 | |
翻译位点分析: P-site分析 ORF分析 uORF分析 |
关联分析
不朽情缘搭建了内容丰富的Ribo-seq多组学关联分析流程,以助力科研者们展开深入研究。主要内容为mRNA-seq关联分析、ncRNA-seq关联分析、蛋白质组关联分析。Ribo-seq与mRNA关联分析 | 翻译效率分析(TE) |
差异TE基因统计、富集分析 | |
mRNA与RPF相关性分析 | |
mRNA与RPF的表达水平差异比较关联分析 | |
Ribo-seq与ncRNA关联分析 | sORF的鉴定 |
sORF核糖体释放得分 | |
表达量/翻译水平分析: 具有sORF的ncRNA的转录组定量和差异水平展示 具有sORF的ncRNA的翻译组定量和差异水平展示 具有sORF的ncRNA的翻译效率和差异水平展示 | |
Ribo-seq与蛋白质组关联分析 | 翻译组与蛋白质组相关性分析 |
翻译组与蛋白质组表达水平差异比较关联分析 |
送样建议
样本类型 | 送样建议 | 预处理 |
---|---|---|
新鲜动物组织 | ≥300mg | RNase free 水漂洗以去除污物, 剔除结缔组织、毛发等非研究组织 |
新鲜植物组织 | ≥300mg | RNase free 水冲洗表面,吸水纸吸干样品表面 |
新鲜培养细胞数量 | 5×10 6个 | 细胞活性 90%以上,使用放线菌酮固定后,收集细胞 |
RPF | ≥200ng/μl,5μl 以上 | 过柱法、蔗糖梯度离心收集或其他方式处理 |
常见问题
1.同时想做Ribo-seq和mRNA-seq,应该怎么送样?
2.在片段分布的分析中,21-24nt有峰值,代表什么?
3.P-site(三碱基周期性)数据的特性有哪些?
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