医学转录组

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医学转录组测序是基于二代测序技术,通过研究人类肿瘤样本和正常样本在特定状态或者特定时期下所有的mRNA,针对样品信息采用灵活的差异分析策略可以找到生物体不同时期、不同组织或不同个体间差异表达的mRNA,再通过软件进行功能注释,最终可以得到mRNA在生物体中参与生命活动的清晰生物信息图谱。


产品优势
  • 稳定高通量实验平台
    拥有多台自动化提取,自动化建库平台,高质量完成实验任务
  • 出色的建库质量
    采用官方指定、主流期刊认可建库试剂,建库成功率>98%
  • 严格的质控标准
    从样品入库到数据交付各环节严格质控
  • 实用的医学特色分析
    新增转录本分析、肿瘤微环境、新生抗原、融合基因等多项医学特色分析
  • 专业的医学分析团队
    配备专业的医学转录组生物信息分析工程师团队,提供优质服务
  • 灵活的个性化分析
    拥有转录组个性化分析库满足客户需求,项目经验10000+,分析工具100+
  • 高通量测序平台
    NovaSeq 6000、DNBSEQ-T7测序平台任你选
应用领域
  • 肿瘤发生转录调控机制
  • 肿瘤异质性或分型研究
  • 疾病生物标志物研究
  • 疾病融合基因深层挖掘
  • 疾病相关可变剪切研究


17、医学转录组.png
产品类型测序平台及策略推荐数据量周期
医学转录组测序

NovaSeq 6000 PE150

DNBSEQ-T7 PE150

6/8/10 Gb clean data18天

产品类型文库类型送样要求
医学转录组测序普通转录组文库样本类型:物种是人的样品,无蛋白质污染,且无DNA污染的。
样品需求量:完整总RNA,总量>1μg,浓度>100ng/μl。
样品浓度:OD260/OD280=1.8~2.2。
样品纯度:OD260/OD280=1.8~2.2。
SHQ1调控RNA剪接是T淋巴细胞白血病细胞存活的必要机制
SHQ1 regulation of RNA splicing is required for T-lymphoblastic leukemia cell survival
期刊:Nature Communications     发表时间:2018.10.15     影响因子:12.353     合作单位:武汉大学     合作方式:提供服务     研究对象:T细胞急性淋巴细胞白血病患者
研究背景

T细胞急性淋巴细胞白血病(T-ALL)是一种致命侵袭性血液系统恶性肿瘤,常发病于儿童和青少年,约占新诊断儿科ALL的10 15%。虽然强化化疗方案实施后临床缓解接近90%,但复发或难治性T-ALL患者的预后较差,治愈率低于40%。这一临床挑战推动了对T-ALL发病机制的分子机理研究,在过去十年中,对T-ALL病例的基因表达谱分析已经完成T-ALL亚组的鉴定,每个亚组的特征是一个特定转录因子的异常表达,如TAL1、TLX1和LMO1/2。


设计思路

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研究结果

研究结果发现癌蛋白NOTCH1直接转录激活SHQ1,促进其异常高表达。SHQ1参与RNA-蛋白复合体H/ACA snoRNP的组装,介导剪接体U2 snRNA假尿嘧啶化,促进白血病细胞中RNA高效剪接,对T-ALL细胞的生长存活和T-ALL的发生发展至关重要。RNA深度测序结果表明,SHQ1失活能够诱导基因组范围剪接效率降低,其中表达量明显下调的关键分子是癌基因MYC。过表达MYC蛋白能有效挽救SHQ1失活引起的T-ALL细胞死亡。这项研究结果不仅阐明了SHQ1在 RNA修饰、RNA剪接和T细胞白血病中的重要生物学功能,还揭示了癌基因MYC转录后调控的新机制。


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图1 SHQ1在T-ALL中的特异性高表达

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图2 NOTCH1-SHQ1-MYC轴促进T细胞白血病发生的模型


文章亮点

作者利用RNA-seq发现缺失SHQ1会影响RNA的正常剪接,而MYC也会因剪接效率低而显著下调,相应地过表达MYC可显著挽救SHQ1失活引起的T-ALL细胞死亡。

参考文献

Su Hexiu,Hu Juncheng,Huang Liang et al. SHQ1 regulation of RNA splicing is required for T-lymphoblastic leukemia cell survival[J]. Nat Commun, 2018, 9: 4281.

  • Q: 医学转录组测序如何设计生物学重复?
    A:
    如果医学转录组测序产品所涉及的个体生物学背景差异较大时,环境条件无法控制时,生物学重复数量建议6-12个为宜。

  • Q: 医学转录组测序标准分析中的COSMIC注释分析有什么作用?
    A:
    医学转录组测序产品在分析流程中增添了很多医学特色的分析,如COSMIC注释,新生抗原预测,GSEA分析,WGCNA分析等。COSMIC注释分析就是其中的一项。COSMIC是研究癌症相关体细胞突变位点的最大的数据库之一,医学转录组中此模块分析可以帮助找到关键的肿瘤相关基因。