m6A-mRNA&lncRNA表观转录组芯片-康成生物丨数谱生物

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        m6A-mRNA&lncRNA表观转录组芯片

        • 简介
        • 定量表观转录修饰
        • 芯片特点
        • 数据库
        • 实验流程
        • 结果展示
        • Arraystar m6A-mRNA&lncRNA表观转录组芯片,可定量检测mRNA&lncRNA中m6A的表观转录修饰水平。


          芯片优势

          与MeRIP-seq相比,Arraystar表观转录组芯片有其独特的优势:

          • 可同时检测何种转录本携带修饰,以及不同条件下的修饰差异,更重要的是,还可以检测每一种转录本的修饰比例

          • 全面覆盖了编码基因和非编码基因,甚至用MeRIP-seq方法很难检测的lncRNA也可用芯片检测

          • 不需要去除rRNA,比MeRIP-seq更简单便捷

          • 样本需求量少,总RNA量低至1ug

          • 适用于多种样本,比如降解的FFPE样本,血清/血浆/全血样本


          Arraystar mRNA&lncRNA表观转录组芯片产品列表

          芯片 表观修饰 规格 描述
          Human mRNA&lncRNA 表观转录组芯片 m6A 8×60K 44,122 mRNAs; 12,496 lncRNAs; 3,813 Mid-size ncRNAs
          Mouse mRNA&lncRNA 表观转录组芯片 m6A 8×60K 48,161 mRNAs; 8,393 lncRNAs; 4,087 Mid-size ncRNAs
          Rat mRNA&lncRNA 表观转录组芯片 m6A 4*44k 27,770 mRNAs; 10,582 lncRNAs; 2,505 Mid-size ncRNA
        • RNA转录后修饰,比如m6A, m1A, m5C, 和假尿嘧啶(Ψ)修饰,共同组成了表观转录组,是一种新层次的基因表达调控方式。m6A是mRNA和lncRNA上含量最丰富的修饰,在转录后各个水平影响mRNA/lncRNA 的代谢和功能。此外,m6A还参与了其它ncRNA的功能,包括circRNA非帽依赖的翻译起始,和pri-miRNA的加工过程。

          RNA修饰的潜在功能不仅取决于其所修饰的是何种基因转录本,同时也取决于被修饰部分在该转录本中所占的百分比。然而,目前大部分转录组水平的的RNA修饰检测方法着重于寻找转录本上的修饰位点,不能够定量地检测被修饰转录本的百分比。这一类定量信息的缺乏已引起越来越多科研工作者的关注。

          科学家最关注的问题

          “mRNA修饰的潜在影响既取决于其分子效应,也取决于被修饰转录本的百分比。例如,一种可以加速mRNA降解的修饰,如果只有1%的转录本被修饰,显然不太可能产生任何生物功能,然而当一种修饰可以促使mRNA翻译成新的蛋白亚型时,即使修饰水平很低,也可能产生重要的生物功能。当前的m6A和Ψ检测方法局限性在于缺乏修饰程度的定量信息。m6A的调控作用可以通过pulldown m6A的方法,检测特定序列在不同状态下的相对富集程度进行推断,但不能从这些数据中获得被修饰mRNA的绝对量。新的可定量m6A和Ψ的高通量检测方法,将极大的促进该领域的发展。

          [1] Wendy V. Gilbert, Tristan A. Bell, Cassandra Schaening. Science (2016)



          另一个重要的问题是阐明RNA修饰的化学计量的动态变化。目前,表观转录组学研究的重点大多是哪些位点被修饰,而不是RNA中每个被修饰位点的占比。低通量分析mRNA和病毒RNA的m6A修饰位点显示,任何m6A修饰位点的占比都不会达到100%。修饰的化学计量变化可能是一种RNA生物学修饰的动态变化参数。修饰可以影响mRNA的结构,和(或)对RBPs的招募。任何特殊位点的修饰,会导致同一mRNA群体仅仅由于结构或是结合reader的不同,分为两个mRNA亚群。因此,改变修饰的化学计量数,可能是同一个RNA转录本行使不同功能的一种机制。目前急需可以检测修饰化学计量数的高通量方法,以阐明表观转录组学在这一方面的问题。

          [4] Cole J.T. Lewis, Tao Pan, Auinash Kalsotra. Nat Rev Mol Cell Biol (2017)


          Arraystar mRNA&lncRNA表观观转录组芯片结合了双荧光通道芯片技术与RNA修饰免疫共沉淀技术,在转录本水平对RNA修饰进行定量检测。定量的表观转录组图谱可为RNA修饰调控研究提供重要信息。



          参考文献

          1. Gilbert WV, Bell TA, Schaening C: Messenger RNA modifications: Form, distribution, and function. Science 2016, 352(6292):1408-1412.[PMID: 27313037]

          2. Yang Y et al: Extensive translation of circular RNAs driven by N(6)-methyladenosine. Cell Res 2017, 27(5):626-641.[PMID: 28281539]

          3. Alarcon CR et al: HNRNPA2B1 Is a Mediator of m(6)A-Dependent Nuclear RNA Processing Events. Cell 2015, 162(6):1299-1308.[PMID: 26321680]

          4. Lewis CJ, Pan T, Kalsotra A: RNA modifications and structures cooperate to guide RNA-protein interactions. Nat Rev Mol Cell Biol 2017, 18(3):202-210.[PMID: 28144031]

          5. Qin Y et al: TRIM9 short isoform preferentially promotes DNA and RNA virus-induced production of type I interferon by recruiting GSK3beta to TBK1. Cell Res 2016, 26(5):613-628.[PMID: 26915459]


        • 芯片可定量每一种转录本的修饰百分比

          同一种RNA转录本的修饰亚群和非修饰亚群,由于其结构和结合蛋白的不同,会导致不同的命运(图1)。重要的是,转录本的修饰比例与它们的功能高度相关。然而目前的修饰检测方法,比如MeRIP-seq(m6A-seq),可以确定修饰的位置,却无法对一个特定RNA转录本修饰和非修饰部分的相对含量进行定量。Arraystar表观转录组芯片能够在同一个芯片中通过双荧光通道的方法检测每个转录本修饰亚群和非修饰亚群的百分比(图 2),同时对何种转录本发生修饰和不同条件下转录本的修饰差异进行鉴定。


          图 1.同一种RNA转录本,随着其修饰的化学计量数发生变化,其功能也随之改变。在某一种细胞条件下,携带修饰的“RNA 转录本a”所占百分比可能非常低(比如,细胞状态1),但在另外一种条件下丰度变的很高(比如,细胞状态2)。通过引起RNA结构改变,或招募修饰阅读蛋白, “转录本a”的命运发生变化,比如从蛋白翻译转变为RNA降解。



          图 2.Arraystar表观转录组芯片可以在同一张芯片上使用Cy5检测免疫共沉淀的修饰RNA,用Cy3检测上清中的非修饰RNA,从而检测每一个转录本中修饰和非修饰的百分比。选择性剪切产生的转录本异构体可以被转录本特异性探针所检测。



          覆盖编码基因和非编码基因的表观转录组

          •Arraystat mRNA&lncRNA Epitranscriptomic Microarrays

          适用于mRNA, lncRNA, pre-miRNA, pri-miRNA, snoRNA, 和 snRNA

          •Arraystar circRNA Epitranscriptomic Microarray

          适用于环状RNA,芯片收集了高可信度的环状RNA(在≥2个实验组和≥4个样本中有表达)

          •对MeRIP-seq很难检测的RNAs(比如lncRNA和circRNA),也具有高灵敏度和准确度



          转录本特异性的RNA修饰检测

          选择性剪切产生的转录本异构体具有组织特异性和不同的生物功能。例如,TRIM9短的异构体(NM_052978),而非长的异构体(NM_015163),能够促进DNA和RNA病毒引起的I型干扰素的表达。转录本异构体的修饰百分比发生改变,常与生物功能和疾病相关。

          Arraystar表观转录组芯片,使用外显子和跨剪接位点特异性探针,确保了每个转录本异构体修饰水平检测的可信度与精确性,提供了更深层次的表观转录组学信息(图 3)。


          图 3. Arraystar表观转录组芯片使用转录本特异性探针A和探针B,分别检测TRIM9的长转录本(NM_015163)和短转录本(NM_052978)携带的RNA修饰。



          样本需求量少

          目前MeRIP-seq技术需要≥120g的总RNA起始量,所需样本量多,限制了MeRIP-seq的适用性。相比于MeRIP-seq,Arraystar表观转录组芯片只需1ug 总RNA的起始量,所需RNA的量大大减少(表 1),为珍贵样本和来源有限的样本研究RNA修饰提供了机会。


          表观转录组芯片
          MeRIP Seq
          RNA起始量    
          ≥1ug total RNA
          ≥120ug total RNA
          分离mRNA或去除rRNA
          不需要
          需要
          RNA是否完整
          不需要    
          需要

        • Human mRNA&lncRNA Epitranscriptomic microarray

          探针总数

          60,613

          探针长度

          60 nt

          探针位点

          mRNA & lncRNA: 特异性外显子和选择性剪切位点

          Mid-size ncRNAs: ncRNA的独特序列区域

          探针特异性

          转录本特异性

          标记方法

          全长标记cRNAs,无3’偏好性,丰度很低的降解RNA也可标记

          蛋白编码mRNAs

          44,122

          LncRNAs

          12,496

          Mid-size ncRNAs

          1,366 (pre-miRNAs), 1,642 (pri-miRNAs), 19 (snRNAs), 786 (snoRNAs)

          mRNA 数据库

          Refseq, UCSC, GENECODE, FANTOM5 CAT [2-6]

          lncRNA 数据库

          Arraystar LncRNA 收集方式:

          收录所有已更新至2018年的数据库和已发表文献中的lncRNAs, 每一个lncRNA基因优先挑选“Canonical” 或 “longest” 转录本

          外部数据库 (更新至2018):

          Refseq, UCSC, GENCODE, FANTOM5 CAT, LncRNAdb, RNAdb, NRED [2-8]

          参考文献:

          收录至2018年所有文献中的lncRNA [9-45]

          Mid-size ncRNA 数据库

          GENECODE, miRBase [1-2]

          芯片规格

          8 × 60 K

          >>参考文献列表


          Mouse mRNA&lncRNA Epitranscriptomic microarray

          探针总数

          60,773

          探针长度

          60 nt

          探针位点

          mRNA & lncRNA: 特异性外显子和选择性剪切位点

          Mid-size ncRNAs: ncRNA的独特序列区域

          探针特异性

          转录本特异性

          标记方法

          全长标记cRNAs,无3’偏好性,丰度很低的降解RNA也可标记

          蛋白编码mRNAs

          48,161

          LncRNAs

          8,393

          Mid-size ncRNAs

          701 (pre-miRNAs), 957 (pri-miRNAs), 1229 (snRNAs), 1,200 (snoRNAs)

          mRNA 数据库

          Refseq, UCSC, GENECODE [2-3]


          LncRNA 数据库


          Arraystar LncRNA 收集方式:

          收录所有已更新至2018年的数据库和已发表文献中的lncRNAs, 每一个lncRNA基因优先挑选“Canonical” 或 “longest” 转录本

          外部数据库 (更新至2018):

          Refseq, UCSC, GENCODE, GenBank, lncRNAdb, NRED [2-7]

          参考文献s:

          lincRNA分类[8-11], T-UCRs [12], 进化保守 LncRNAs [13], 收录至2018年所有文献中lncRNA [14-22]

          Mid-size ncRNA 数据库

          GENECODE, miRBase [1-2]

          芯片规格

          8 × 60 K

          >>参考文献列表


          Rat mRNA&lncRNA Epitranscriptomic microarray

          探针总数

          40,991

          探针长度

          60nt

          探针位点

          mRNA & lncRNA: 特异性外显子和选择性剪切位点

          Mid-size ncRNAs: ncRNA的独特序列区域

          探针特异性

          转录本特异性

          标记方法

          全长标记cRNAs,无3’偏好性,丰度很低的降解RNA也可标记

          蛋白编码mRNAs

          27,770

          LncRNAs

          10,582

          Mid-size ncRNAs

          432 (pre-miRNAs), 449 (pri-miRNAs), 155 (snRNAs), 1,469 (snoRNAs)

          mRNA 数据库

          Refseq, Ensembl 92[1, 5]

          LncRNA 数据库

          Arraystar LncRNA 收集方式:

          收录所有已更新至2018年的数据库和已发表文献中的lncRNAs, 每一个lncRNA基因优先挑选“Canonical” 或 “longest” 转录本

          正在更新的数据库:

          Ensembl 92 [1] , Refseq [5]

          参考文献:

          T-UCRs [6-9]

          Mid-size ncRNA来源数据库

          GENECODE, miRBase, GtRNADb [2-3]

          芯片规格

          4 × 44K

          >>参考文献列表

        • Arraystar表观转录组芯片提供完整的6282018.cc威尼斯网址,从样本准备,MeRIP,cRNA标记,芯片实验到注释和数据分析。严格的质控步骤保证数据质量和有效性。交给我们您的样品,我们将做到最好。


          m6A-mRNA&lncRNA Epitranscriptomic Microarray


          图 4. m6A-mRNA&lncRNA Epitranscriptomic 芯片实验流程



          • 客户提供样本(具体见样本指南)

          • RNA质量检测

          • m6A-RIP

          • cRNA合成和双色荧光标记(cy5标记IP-RNA,cy3标记上清RNA)

          • 芯片杂交,洗脱和扫描

          • 数据采集,数据注释,数据分析和总结

        • Arraystar在芯片表达检测,数据分析和结果注释方面有着专业而深入的知识与经验。为客户提供丰富而详细的表观转录组生物信息学数据分析结果。


          差异m6A甲基化转录本(mRNA,lncRNA和mid-size ncRNA):



          差异m6A甲基化mRNA聚类分析:


          差异m6A甲基化mRNA GO富集分析:


          差异m6A甲基化mRNA pathway分析:

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