AAV 腺相关病毒
表观组学

lncRNA芯片

长链非编码RNA(long noncoding RNA, lncRNA)是一类长度大于200 nt的非编码RNA,广泛存在于各种生物体内,在表观遗传、转录以及转录后等多种水平上对生命活动进行关键性的调控。大量的医学研究证实,lncRNA与人类的疾病如癌症等发生密切相关,并且可作为疾病诊断的标志物或是重要靶点。

技术优势

更适合检测微量样本:特异性检测血清、血浆、外泌体等微量特殊样本中lncRNA,避免rRNA或外源性序列干扰。
更适合检测lncRNA:芯片比测序更适合检测低表达丰度的lncRNA分子。
更全面的lncRNA信息:涵盖截至2017年11月全球16个权威数据库中的lncRNA序列105135条,并依据序列来源可靠程度进行了细致注释。
更丰富的芯片实验经验:拥有超过十年的芯片实验经验,轻松应对各种来源的样本。
更系统的实验服务:筛选出候选lncRNA后,配套丰富的lncRNA功能验证实验服务。

技术路线

  • 样本RNA制备及定量检测
  • 荧光标记
  • 探针杂交
  • 图像扫描
  • 数据分析

芯片信息

物种 人类
规格 4x180k
检测circRNA数目 105135
检测lncRNA数目 26083
检测mRNA数目 60nt
探针长度 60nt
lncRNA来源 16个数据库(更新至2017.11):GENCODE、UCSC、Ensembl、RefSeq、T-UCP、LNCipedia、NONCODE、Affmetrix、
LncRNADisease、Antisense_ncRNA_pipeline、eRNAs、NRED、lncrnadb、ncRNAimprint、HOX lncRNA、HOX_cluster_ncRNAs

分析内容

mRNA表达谱研究 lncRNA表达谱研究
a.差异表达mRNA筛选 a.差异表达lncRNA的筛选
b.主成分分析(PCA) b.差异lncRNA表达水平火山图分析
c.显著差异表达基因上下调频数统计 c.显著差异表达lncRNA上下调频数统计
d.差异mRNA表达水平散点图分析 d.差异lncRNA表达水平聚类分析
f.差异基因表达水平聚类分析  

样本类型

微量样本
血清、血浆:建议1 mL以上
外泌体:建议从5 mL以上血清分离,从20 mL以上尿液分离,其他类型体液请询问

常规样本:
Total RNA:建议2 μg,最低起始量1 μg
组织样本:建议100 mg(湿重)以上
细胞样本:5×106个细胞

案例展示

 
案例一 :LNCTCF7在肝癌干细胞自我更新中的调控作用
中国科学院生物物理所的范祖森研究员带领的研究小组于2015年8月31日在国际学术期刊《Journal of clinical investigation》上在线发表了一项名为<ZIC2-dependent OCT4 activation drives self-renewal of human liver cancer stem cells>的最新研究论文,首次报告了他们在肝癌干细胞(liver CSCs)中发现转录因子ZIC2的高表达,并且这一效应对维持肝癌干细胞自我更新的作用机制起到了重要的作用。在本研究中,经转录组芯片分析,我们确定了一个长链非编码RNA(lncRNA),命名为lncTCF7,它在肝癌肿瘤和肝脏CSCs中高度表达。 LncTCF7是肝脏CSC自我更新和肿瘤增殖所必需的。研究发现lncTCF7招募SWI / SNF复合物到TCF7的启动子区域以调节其表达,从而导致Wnt信号传导的激活。我们的数据表明lncTCF7介导Wnt信号通路启动肝脏CSC自我更新和肿瘤增殖。因此,总结来讲, lncRNA通过调节 Wnt信号通路,促进肝癌干细胞的致瘤活性,进一步突出了lncRNAs在肿瘤生长和增殖中的作用。
 
案例二:喉鳞状细胞癌lncRNA和mRNA表达谱的综合分析
长链非编码RNA(lncRNA)在肿瘤发生中起重要作用。然而,喉鳞状细胞癌(LSCC)中lncRNA的表达模式和功能尚不清楚。为了研究晚期LSCC中异常表达的lncRNA和m RNA,通过lncRNA和mRNA整合芯片对9对原发性IVA阶段LSCC组织和相邻非肿瘤组织进行高通量检测。研究通过功能和通路富集分析, 发现差异mRNA参与的重要功能和通路。接着构建全局信号网络图和ceRNA网络,筛选出核心mRNA,而lncRNA-m RNA共表达网络识别lncRNA和mRNA之间的相互作用。 qRT-PCR进一步验证晚期LSCC中lncRNA和mRNA的表达。我们发现1459个差异lncRNA和2381个差异mRNA, 包括846个上调的lncRNA和613个下调的lncRNAs,1542个上调mRNA和839个下调mRNA。通过数据分析我们筛选出3个核心基因: ITGB1,HIF1A和DDIT4,它们主要参与生物过程,包括基质组织,细胞周期,粘附和代谢通路。 LncRNA-mRNA共表达分析显示LncRNA NR_027340,MIR31HG分别与ITGB1, HIF1A正相关。 LncRNA SOX2-OT与DDIT4呈负相关。 qRT-PCR进一步验证了这些lncRNA和mRNA的表达。这项工作提供了令人信服的证据,确定了lncRNA和mRNA是潜在的生物标志物,可用于晚期LSCC进一步研究。  

 

参考文献

1. The Long Noncoding RNA lncTCF7 Promotes Self-Renewal of Human Liver Cancer Stem Cells through Activation of Wnt Signaling. Cell Stem Cell. 2016.
2. LncBRM initiates YAP1 signalling activation to drive self-renewal of liver cancer stem cells . Nature communication. 2016 .

结果展示

 
1.主成分分析(PCA)
通过 PCA 分析,考察样品的分布情况,验证实验设计的合理性,生物学重复样品的均一性,用二维图展示。同组的样品在二维空间分布比较集中,说明这些基因选取具有代表性,生物学重复好。
 
2.差异 lncRNA 表达水平聚类分析
差异 lncRNA 表达水平聚类分析, 我们采用 log10(norm 值)进行lncRNA 表达量展示。同时也可以将差异lncRNA 的 norm 值通过 Z 值方式进行展示。其中横坐标为样本,纵坐标为基因,不同的颜色表示不同的基因表达水平,颜色由蓝色至红色表示表达量从低到高。红色表示高表达基因,蓝色表示低表达基因。

 
3.lncRNA 靶向差异基因 KEGG 富集分析
通过 Pathway 显著性富集能确定差异表达基因参与的最主要生化代谢途径和信号转导途径。方框内的 4 位数字表示各种酶的 EC编号;空心圆圈表示小分子化合物;实心箭头表示生化反应的方向;虚线箭头连接其他相关的代谢途径。红色标注的代表上调,蓝色标注
的代表下调。 

 

常见问题

1.为什么芯片更适合检测微量特殊样本(如血清、血浆、外泌体)的lncRNA或circRNA?
微量样本不适合做核糖体RNA(rRNA)去除。如采用测序,则经过PCR扩增得到文库中绝大部分都是rRNA序列,lncRNA和circRNA序列占比很少;而芯片采用特异性探针检测,则不会受到rRNA的干扰。芯片实验采用线性序列扩增,不会出现测序文库扩增的序列偏好性。微量样本中,即使出现微量的外源性序列干扰,则测序文库扩增时会被显著放大,影响后期的序列分析;而芯片采用特异性探针检测,则不会受到此种干扰。 因此,推荐lncRNA芯片或ceRNA芯片进行血清、血浆、外泌体等特殊样本的lncRNA或circRNA检测。

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