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    Arraystar表觀轉(zhuǎn)錄組芯片 定量檢測(cè)表觀轉(zhuǎn)錄修飾

    【字體: 時(shí)間:2018年12月06日 來(lái)源:康成生物

    編輯推薦:

      Arraystar表觀轉(zhuǎn)錄組芯片,結(jié)合雙色熒光芯片標(biāo)記系統(tǒng)和RNA修飾免疫共沉淀技術(shù),對(duì)每個(gè)RNA轉(zhuǎn)錄本異構(gòu)體的修飾百分比進(jìn)行定量。芯片覆蓋了mRNA、lncRNA、circRNA、pre-miRNA、pri-miRNA、snoRNA 和snRNA的表觀轉(zhuǎn)錄組。

    優(yōu)勢(shì)

    與MeRIP-seq相比,Arraystar表觀轉(zhuǎn)錄組芯片有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)(表1):

    • 可同時(shí)檢測(cè)各種轉(zhuǎn)錄本的修飾情況,以及不同條件下的修飾差異;更重要的是,還可檢測(cè)每一種轉(zhuǎn)錄本的修飾比例
    • 對(duì)編碼基因和非編碼基因有很好的覆蓋率,甚至MeRIP-seq很難檢測(cè)到的lncRNA和circRNA也可以檢測(cè)
    • 無(wú)需去除rRNA,比MeRIP-seq更簡(jiǎn)單便捷
    • 樣本需求量少,總RNA起始量低至1 μg
    • 適用于多種樣本,比如降解的石蠟包埋樣本,血清/血漿/全血樣本

      1

    表觀轉(zhuǎn)錄組芯片

    MeRIP-seq

    RNA

    ³ 1μg  RNA

    ³ 120 μg RNA

    修飾百分比

    Yes

    No

    RNA種類

    mRNA, lncRNA, circRNA, pre-miRNA, pri-miRNA, snoRNA, snRNA

    Poly(A+) mRNA

    轉(zhuǎn)錄本特異性

    良好

    無(wú)

    RNA 樣本

    細(xì)胞系,組織,少量或降解樣本(石蠟包埋樣本、血清、血漿)

    細(xì)胞系,大量組織

    分離mRNA

    去除rRNA

    不需要

    需要


    介紹

    RNA轉(zhuǎn)錄后修飾,比如m6A、m1A、m5C和假尿嘧啶(Ψ)修飾,共同組成了表觀轉(zhuǎn)錄組,是一種新層次的基因表達(dá)調(diào)控方式。m6A是mRNA和lncRNA上含量最豐富的修飾,在轉(zhuǎn)錄后各個(gè)水平影響mRNA/ lncRNA 的代謝和功能 [1]。此外,m6A還參與了其它ncRNA的功能,例如,調(diào)控circRNA非帽子依賴的翻譯起始[2]和pri-miRNA的成熟過(guò)程[3]。

    RNA修飾的潛在功能不僅取決于其所修飾的是何種基因轉(zhuǎn)錄本,同時(shí)也取決于被修飾部分在該轉(zhuǎn)錄本中所占的百分比。然而,目前大部分轉(zhuǎn)錄組水平的RNA修飾檢測(cè)方法著重于尋找轉(zhuǎn)錄本上的修飾位點(diǎn),不能夠定量地檢測(cè)被修飾轉(zhuǎn)錄本的百分比。這一類定量信息的缺乏已引起越來(lái)越多科研工作者的關(guān)注[1,4]。

    Arraystar表觀轉(zhuǎn)錄組芯片,結(jié)合雙色熒光芯片標(biāo)記系統(tǒng)和RNA修飾免疫共沉淀技術(shù),對(duì)每個(gè)RNA轉(zhuǎn)錄本異構(gòu)體的修飾百分比進(jìn)行定量。芯片覆蓋了mRNA、lncRNA、circRNA、pre-miRNA、pri-miRNA、snoRNA 和snRNA的表觀轉(zhuǎn)錄組。

    定量檢測(cè)修飾百分比

    同一種RNA轉(zhuǎn)錄本的修飾亞群和非修飾亞群,由于其結(jié)構(gòu)和結(jié)合蛋白的不同,會(huì)導(dǎo)致不同的命運(yùn),從而產(chǎn)生不同的功能和生物學(xué)效應(yīng)[4] (圖1)。MeRIP-seq常常被用來(lái)確定修飾的位置,但不能對(duì)特定的轉(zhuǎn)錄本修飾比例進(jìn)行定量。Arraystar表觀轉(zhuǎn)錄組芯片能夠在同一個(gè)芯片中通過(guò)雙色通道的方法檢測(cè)每個(gè)轉(zhuǎn)錄本修飾亞群和非修飾亞群的百分比(圖 2),同時(shí)對(duì)何種轉(zhuǎn)錄本發(fā)生修飾和不同條件下轉(zhuǎn)錄本的修飾差異進(jìn)行鑒定。


    圖1. 同一種RNA轉(zhuǎn)錄本,隨著其修飾的化學(xué)計(jì)量數(shù)發(fā)生變化,其功能也隨之改變。在某一種細(xì)胞條件下,攜帶修飾的“RNA 轉(zhuǎn)錄本a”所占百分比可能非常低(比如,細(xì)胞狀態(tài)1),但在另外一種條件下百分比變高(比如,細(xì)胞狀態(tài)2)。通過(guò)引起RNA結(jié)構(gòu)改變,或招募修飾閱讀蛋白, “轉(zhuǎn)錄本a”的命運(yùn)發(fā)生變化,比如從蛋白翻譯轉(zhuǎn)變?yōu)镽NA降解。


    圖2. Arraystar表觀轉(zhuǎn)錄組芯片可以在同一張芯片上使用Cy5檢測(cè)免疫共沉淀的修飾RNA,用Cy3檢測(cè)上清中的非修飾RNA,從而檢測(cè)每一個(gè)轉(zhuǎn)錄本中修飾和非修飾的百分比。

    覆蓋編碼基因和非編碼基因的表觀轉(zhuǎn)錄組

    對(duì)于MeRIP-seq很難檢測(cè)到的 RNA類型(比如lncRNA和circRNA),芯片也具有良好的靈敏度和精確性。

    • Arraystar mRNA&lncRNA表觀轉(zhuǎn)錄組芯片: 適用于mRNA, lncRNA, pre-miRNA, pri-miRNA, snoRNA 和 snRNA.
    • Arraystar circRNA 表觀轉(zhuǎn)錄組學(xué)芯片: 適用于circular RNA

    轉(zhuǎn)錄本特異性檢測(cè)

    選擇性剪切產(chǎn)生的轉(zhuǎn)錄本異構(gòu)體具有組織特異性和不同的生物功能。例如,TRIM9短的異構(gòu)體(NM_052978),而非長(zhǎng)的異構(gòu)體(NM_015163),能夠促進(jìn)DNA和RNA病毒引起的I型干擾素的表達(dá)。轉(zhuǎn)錄本異構(gòu)體的修飾百分比發(fā)生改變,常與生物功能和疾病相關(guān)。然而,由于測(cè)序深度覆蓋需求、短reads 組裝和定量不精確,使得MeRIP-seq難以在轉(zhuǎn)錄本特異性水平進(jìn)行定量。

    Arraystar表觀轉(zhuǎn)錄組芯片,使用外顯子和跨剪接位點(diǎn)特異性探針,確保了每個(gè)轉(zhuǎn)錄本異構(gòu)體修飾水平檢測(cè)的可信度與精確性,提供了更深層次的表觀轉(zhuǎn)錄組學(xué)信息。

    低至1 μg的RNA要求量

    目前MeRIP-seq需要大量的總RNA(≥120 μg),而Arraystar表觀轉(zhuǎn)錄組芯片總RNA起始量低至1 μg,適用于很多取材有限的生物學(xué)樣本,為更多的課題研究提供了機(jī)會(huì)。

    Arraystar表觀轉(zhuǎn)錄組芯片

    產(chǎn)品內(nèi)容

    Human mRNA&lncRNA Epitranscriptomic Array (m6A)

    44,122 mRNAs; 12,496 lncRNAs; 3,813 Mid-size ncRNAs

    Mouse mRNA&lncRNA Epitranscriptomic Array (m6A)

    48,161 mRNAs; 8,393lncRNAs; 4,087 Mid-size ncRNAs

    Rat mRNA&lncRNA Epitranscriptomic Array (m6A)

    27,770 mRNAs; 10,582 lncRNAs; 2,505 Mid-size ncRNAs

    Human circRNA Epitranscriptomic Array (m6A)

    13,617 circular RNAs

    Mouse circRNA Epitranscriptomic Array (m6A)

    14,236 circular RNAs

    Rat circRNA Epitranscriptomic Array (m6A)

    14,145 circular RNAs


    References
    [1] Gilbert W.V. et al. (2016) Science [PMID: 27313037]
    [2] Yang Y. et al. (2017) Cell Res. [PMID: 28281539]
    [3] Alarcón C.R. et al. (2015) Cell [PMID: 26321680]
    [4] Lewis C.J. et al. (2017) Nat. Rev. Mol. Cell Biol. [PMID: 28144031]
    [5] Qin Y. et al. (2016) Cell Res. [PMID: 26915459]

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