产品介绍
Small
RNA是一大类调控分子,包括miRNA、siRNA、snoRNA、piRNA和rasiRNA等。其中,miRNA是一大类调控分子,包括miRNA、siRNA、snoRNA、piRNA和rasiRNA等。其中,miRNA是一类内生的、长度约为20-24个核苷酸的小RNA分子,其在细胞内主要通过降解mRNA、抑制翻译、调控异染色质形成等途径参与调控生物体的生长发育和疾病发生。每个miRNA可以有多个靶基因,几个miRNA也可以靶向同一个基因,从而形成复杂的调控网络。
应用方向

miRNA在癌症的发生以及发展过程中发挥重要的作用。miRNA可以通过其他媒介分子,如circRNA、lncRNA等参与调节癌症相关基因的表达,从而参与调控癌症的发生和发展。借助Small
RNA测序可以鉴定与癌症发生相关的miRNA,从而指导癌症发病机制的研究,指导癌症的诊断以及药物的研发。

miRNA在心血管疾病、糖尿病、中风等多种疾病中扮演重要的角色,具有很强的疾病特异性。因此,通过Small
RNA测序可以寻找具有调控作用的miRNA以及miRNA的靶基因,揭示miRNA在各种疾病中的作用机制,指导预后诊断以及药物的研发。

研究发现,miRNA广泛参与调控细胞分化、器官形成、个体发育等基本生命活动,具有很强的器官以及发育特异性。通过Small
RNA测序可以发现更多与生长发育过程相关的miRNA,揭示miRNA在生长发育过程中的作用机制。

样本类型
RNA、血液、血清、血浆、组织、细胞、FFPE样本
(注:如需使用FFPE样本进行转录组测序请联系明码生物科技技术支持)

送样要求
样本类型 | 送样要求 |
冰冻新鲜组织 | 新鲜组织≥5mg,立即切成<0.5cm的碎块,浸没在5倍体积的RNAlater中,4°C过夜。-80°C保存,干冰运输。 |
FFPE组织 | 3~5张FFPE切片,4~5um,0.6mm3。请提供H&E染片。FFPE切片常温运输。 |
细胞 | 细胞量≥5×105,收集好的细胞离心后,PBS缓冲液洗两遍,立即加入1mlTrizol裂解。-80°C保存,干冰运输。 |
血液 | 总量≥2.5ml,采用PAXgen Blood RNA tube收集血液样本,混匀。-80°C保存,干冰运输。 |
血浆/血清 | 总量≥2.5ml,抗凝管:柠檬酸钠管或EDTA管,不建议肝素抗凝管。加入TRIZOL LS裂解血浆/血清,与样本比例为3:1。-80°C保存,干冰运输。 |
Total RNA | RNA溶解于TE buffer中,总量≥1.1µg,浓度≥50ng/μL,体积≥10μL。RIN≥8.0 |

测序平台和数据量
测序平台:Illumina HiSeq X10
测序模式:PE 150
测序数据量:10M reads以上
测序模式:PE 150
测序数据量:10M reads以上

服务周期
实验周期
1.24个样本以内,30个工作日
2.25-50个样本,50个工作日
3.超过50个样本,询期
2.25-50个样本,50个工作日
3.超过50个样本,询期
标准生物信息分析周期
1.20个样本以内,15个工作日
2.50个样本以内,20个工作日
3.100个样本以内,30个工作日
4.超过100个样本,询期
2.50个样本以内,20个工作日
3.100个样本以内,30个工作日
4.超过100个样本,询期
实验流程

图1 Small RNA测序实验流程
生物信息分析流程

图2 生物信息分析流程
重要分析结果展示

图3 Small RNA长度分布统计
(x轴代表Small RNA长度,y轴代表reads数目)
(x轴代表Small RNA长度,y轴代表reads数目)

图4 Clean reads与Rfam数据库比对情况统计
(利用Rfam数据库对测序所得的Small RNA进行注释,包括各种RNA分子的占比,如rRNA、scRNA、snoRNA和tRNA等)
(利用Rfam数据库对测序所得的Small RNA进行注释,包括各种RNA分子的占比,如rRNA、scRNA、snoRNA和tRNA等)

图5 新miRNA二级结构预测
(左上角为miRDeep2预测的miRNA的信息,包括新miRNA名称、可靠性打分、比对counts等信息。右上方为新miRNA的发卡结构,红色为mature区,黄色为loop区,紫色为star区。中间的密度分布图展示map到该miRNA的序列分布情况,横轴为miRNA所在前体的序列信息,纵轴为各碱基位置的reads的频率。下面的具体比对情况代表mature和star的丰度分布,obs则表示实际观察到的测序数据情况(as observed from the sequencing data);exp表示期望的酶切情况(as expected from Drosha/Dicer processed sequence);known表示已知的miRNA序列的信息;reads表示实际检测到的序列数目,mm表示错配数目,并且错配位点用大写字母表示)
(左上角为miRDeep2预测的miRNA的信息,包括新miRNA名称、可靠性打分、比对counts等信息。右上方为新miRNA的发卡结构,红色为mature区,黄色为loop区,紫色为star区。中间的密度分布图展示map到该miRNA的序列分布情况,横轴为miRNA所在前体的序列信息,纵轴为各碱基位置的reads的频率。下面的具体比对情况代表mature和star的丰度分布,obs则表示实际观察到的测序数据情况(as observed from the sequencing data);exp表示期望的酶切情况(as expected from Drosha/Dicer processed sequence);known表示已知的miRNA序列的信息;reads表示实际检测到的序列数目,mm表示错配数目,并且错配位点用大写字母表示)

图6 miRNA差异表达分析
(x轴代表miRNA的差异倍数,y轴代表差异的显著性;红色点表示表达显著上调的 miRNA,蓝色点表示表达显著下调的miRNA;灰色点表示无显著差异的miRNA)
(x轴代表miRNA的差异倍数,y轴代表差异的显著性;红色点表示表达显著上调的 miRNA,蓝色点表示表达显著下调的miRNA;灰色点表示无显著差异的miRNA)
经典案例解析
利用Small RNA测序发现急性缺血性中风的生物标志物
研究人员对20位急性缺血性中风(IS)患者和20位健康人(HC)的血浆样本进行Small
RNA测序,鉴定到32个差异表达(FDR<0.05)的miRNA。随后,研究人员利用qRT-PCR在40位IS患者和40位HC的验证样本,以及200位IS患者、100位HC和72位短暂性脑缺血(TIA)患者的重复样本中进一步验证出有三个miRNA(miR-125a-5p、miR-125b-5p
和
miR-143-3p)的表达量在IS患者中显著上调(图7)。此外,研究人员发现这三个miRNA主要来源于血小板。通过受试者工作特性曲线(ROC
Curve)分析,研究人员发现miR-125a-5p、miR-125b-5p 和
miR-143-3p的曲线下面积(AUC)大于其他蛋白标志物(图8A-C),可以很好的区分IS患者和HC人群。但是在IS患者和TIA患者中,这三个miRNA的AUC为0.663,而三个miRNA和蛋白标志物组合的AUC为0.661,不能显著区分IS患者和TIA患者(图8D)。

图7 实验设计以及miRNA的鉴定

图8 miRNA生物标志物性能评估
参考文献
Tiedt S, Prestel M, Malik R, et al. Seq Identifies Circulating
miR-125a-5p, miR-125b-5p and miR-143-3p as Potential Biomarkers for
Acute Ischemic Stroke[J]. Circulation Research,
2017:CIRCRESAHA.117.311572.