• RNA-Seq技术，全称为：RNA sequencing，是通过高通量测序手段，即二代测序技术（NGS），来检测某一特定时间点，生物样品中RNA的表达情况及定量的方法，可以用来研究分析细胞转录组在不同组织样品间基因表达差异情况、在时间轴上不同时间点连续的变化，以及转录本的可变剪切和SNP位点等。除了mRNA转录本信息，RNA-Seq技术可以用来研究不同类群的RNA，包括miRNA，tRNA，rRNA，lncRNA等。

     

    RNA-Seq的最新进展还包括单细胞转录组学（single cell sequencing）和固定组织的原位测序（in situ sequencing of fixed tissue）。

     

    RNA-seq

  • 对于RNA-Seq数据，首先利用fastqc软件对原始数据进行质量评估；再使用STAR软件将原始数据比对到参考基因组；然后用cuffdiff软件分别对每例样本进行表达量计算，并对基因进行注释，差异基因分析（比较不同组之间的差别）。

     

    随后通过R包（如DEseq2，edgeR等），对差异基因数据进行进一步分析，并对靶基因进行GO和KEGG富集分析。

    分析流程

    构建RNA-seq文库，主要分为以下几步：

    1、提取总RNA

    2、反转录成cDNA

    3、磁珠纯化cDNA

    4、末端补平

    5、连接测序接头

    6、PCR扩增

    7、磁珠纯化DNA

    8、上机测序

    文库构建

  • 2019年7月，《Nature》刊发了一篇重量级的RNA-seq研究综述，文章总结了RNA测序成为全转录组水平分析差异基因表达和研究的历程。

     

    随着二代测序技术 (NGS)的广泛应用，RNA-seq的应用也越加广泛。现已成为全转录组测序的常规技术，并可用于很多RNA层面的研究，如单细胞基因表达、RNA翻译（translatome）和RNA结构组（structurome结构组学）。

     

    通过结合新兴的三代长读长long-read和direct RNA-seq技术，以及更好的计算分析工具，RNA-seq帮助大家对RNA生物学的理解会越来越全面：从转录本在何时何地转录到RNA折叠以及分子互作发挥功能等。

     

    RNA测序（RNA-seq）自诞生起就应用于分子生物学，帮助理解各个层面的基因功能。现在的RNA-seq更常用于分析差异基因（DGE, differential gene expression）。

     

    文章指出，用熟悉的'baseline'流程，用short-read RNA-seq技术分析DGE。先描述短读长测序的文库构建过程、实验设计注意事项和计算分析流程，探究其应用如此广泛的原因。然后描述单细胞转录组和空间转录组的发展和应用。并举例说明RNA-seq在RNA生物学关键研究中的应用，包括转录和翻译的动力学分析，RNA结构，RNA-RNA和RNA-蛋白质间相互作用等。

     

    最后作者展望了一下RNA-seq的未来，如单细胞和空间转录组是否也会是以后的常规分析，在什么情况下long reads会替代short reads RNA-seq。不过篇幅有限，本文对RNA-seq分析还是有照顾不到的地方，比如典型的有非编码转录组，原核转录组和表观转录组。

  • RNA样品

    Total RNA: ≥3ug

     

     

     

    细胞或组织

     

    细胞量 ≥10million

     

    动物组织量 ≥300mg，植物组织量 ≥500mg

     

    建议样品制备 2~3 份，具体细节详询销售。