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        标题摘要内容
        高通量测序
        circRNA测序
        来源: | 作者:geneseed | 发布时间: 2020-09-24 | 1777 次浏览 | 分享到:


                circRNA是区别于传统线性RNA的一类新型RNA,具有闭合环状结构,大量存在于真核转录组中,数量多达十万种。circRNA对核酸酶不敏感,比线性RNA更为稳定,这使得circRNA在作为新型临床诊断标记物的开发应用上具有明显优势。目前筛选circRNA主要有两种途径,一是高通量测序,二是芯片检测。区别于芯片预制好的只能检测有限数量circRNA分子,高通量测序不仅通量大、信息准确,而且可以发现新的circRNA,是目前筛选circRNA最有效、性价比最高的方法。

        技术路线

         

        样品要求

                样品类型:细胞、新鲜组织、FFPE组织、血液或RNA样品。

                物种:人、大小鼠(特殊物种详询技术支持)

                具体样品量要求及样本采集、保存和运输方法请参照附录一。

        测序方案

                测序模式 PE150

                测序数据量 10Gb 

        生物信息分析内容

                1 原始数据质控检查

                2 比对结果质控检查

                3 基于circRNA表达的样品主成分分析

                4 circRNA预测及鉴定

                5 circRNA差异分析

                6 差异circRNA宿主基因的通路富集分析

                7 差异circRNA的靶向miRNA预测分析


        高级分析

                1 circRNA及靶向miRNA网络调控制图

        案例展示

                1 人喉鳞状细胞癌中circRNARNA-seq表达谱

                RNA-Seq profiling of circular RNAs in human laryngeal squamous cell carcinomas

                Lu et al. Molecular Cancer (2018) 17:86
                
        https://doi.org/10.1186/s12943-018-0833-x  IF6.204

                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circRNALSCC疾病中的表达情况。研究者选择10LSCC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21444circRNA,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。


         

        1 LSCC样本中circRNA差异表达谱


         

        2 CircRNA及靶向miRNA网络调控图与KEGG代谢通路富集分析

         

        3: hsa_circ:chr20:31876585–31,897,64810LSCC肿瘤样本及正常样本中的Q-PCR验证



        吉赛生物NGS样本采集、保存、运输要求(2020年version2.2)

        高通量测序?
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