转录组测序-武汉生物样本库有限公司-建设武汉国家级人类遗传资源库

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转录组测序

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送样须知

Q&A

①技术介绍

转录组测序技术作为精准医学与药物研发领域的重要支撑手段，其研究对象为特定细胞、组织、器官在某一功能状态下所能转录出来的所有mRNA的总和。转录组研究是基因功能及结构研究的基础和出发点，通过新一代高通量测序技术，能够全面、高效捕获某一物种特定细胞、组织或器官在特定条件下的全量转录本序列信息。在药物研发过程中，转录组测序广泛应用于新药靶点筛选、药物作用机制解析、药物响应评估等多个关键环节：在药物早期研发阶段，可通过差异表达分析识别疾病相关的基因及关键调控通路，辅助确定干预靶点及分子机制；在临床前研究中，可结合动物模型或体外细胞模型评估候选药物的毒性反应和生物学效应；在临床研究阶段，转录组数据可用于疾病亚型分型、生物标志物发现和个性化用药策略的制定等。

②技术路线

③测序平台：Illumina/MGI

④测序深度：推荐6G

⑤交付周期：20个工作日

⑥产品优势

1.超低起始量建库：最低10ng建库起始量，适配珍惜样本研究需求；
2.周期快、稳定性高：行业先进测序与分析平台，服务高效推进，最快10个工作日交付数据；严格把控数据质量，交付数据 Q30≥85%，为后续分析提供高水准数据支撑；
3.丰富项目经验：拥有超10年专业项目服务经验，累计处理数万例人、动植物、微生物样本，针对不同物种和样本特性打造专属方案，大幅提升各类测序项目整体成功率。

代谢重组促进糖皮质激素的抗炎作用

研究背景：

糖皮质激素（GC）是治疗广泛免疫介导的炎症性疾病如类风湿性关节炎的主要药物，然而基于GC治疗方案的一个主要缺点是其副作用巨大。严重的副作用限制了它们的长期使用，并强调了更好地了解其分子作用机制的必要性。

研究方法：

研究团队使用转录组学与代谢组学技术手段，证明了糖皮质激素的抗炎特性涉及巨噬细胞线粒体代谢的重编程，进而导致抗炎代谢物衣康酸酯的增加和持续产生，并因此抑制炎症反应。

研究成果：

1. 研究者对不同处理的骨髓来源巨噬细胞（BMDM）进行RNA-seq，发现GC对LPS诱导的促炎基因具有时间依赖性抑制作用。通路富集表明，除炎症通路外，GC还调节LPS激活的多项代谢通路。
2.为了研究团队构建了Acod1−/−的巨噬细胞用于研究衣康酸的抗炎的潜在作用，发现衣康酸衍生物可模拟GC的作用，降低促炎因子的表达。
3.研究团队先后构建了野生型和Acod1缺陷型小鼠的肺损伤模型、关节炎模型和哮喘模型，结果如预期：模型鼠表现除了应有的炎症表型，GC治疗能扭转这些炎症，证实了衣康酸的产生/ACOD1的活性对于GC诱导的体内抗炎作用至关重要。

参考文献：

Auger J P , Zimmermann M , Faas M ,et al.POS0460METABOLIC REWIRING PROMOTES ANTI-INFLAMMATORY EFFECTS OF GLUCOCORTICOIDS[J].Annals of the Rheumatic Diseases, 2024, 83(Sup1):1.DOI:10.1136/annrheumdis-2024-eular.1973.

转录组测序送样标准
组织样本
1.动物组织：内脏组织、脑组织≥0.1g；皮肤、血管等其他组织≥0.3g；
2.培养细胞：离心收集至EP管底部，清洗2~3次，数量≥1×10⁶个；
3.血液：新鲜全血收集的淋巴细胞，体积≥1 mL；Paxgene Blood RNA tube，体积≥1 mL；加入trizol后的新鲜全血，体积≥5 mL；
4.菌体/菌丝：数量≥3×10⁶个或重量≥0.3g

核酸样本
1.动物/人：总量≥1ug，浓度≥50ng/ul，RIN≥7，OD260/280=1.8~2.2；无DNA、蛋白/盐离子等严重污染；样本无色透明不粘稠
2.植物：总量≥3ug，浓度≥60ng/ul，RIN≥6；
3.微生物/昆虫：总量≥2ug，浓度≥60ng/ul，RIN≥6.5/NA（昆虫）

样本运输
1.组织与细胞样本建议根据送样量使用合适规格带螺纹帽的EP管、冻存管或者离心管装载组织样品，并用封口膜封口；大量样品建议将EP管放置在冻存盒中，并在冻存盒外面包裹气泡垫，干冰运输至实验室。
2.对于血液样品，建议采用5-10ml 塑料抗凝采血管装载，干冰运输至实验室。
3.核酸样品建议使用质量好的1.5ml低吸附EP管装载样品，并用封口膜封口。为了防止样品污染和混乱，请不要使用诸如PCR管、八联管、96孔板、深孔板等非标准管送样，干冰运输至实验室。

Q1：哪些物种可以进行真核有参转录组测序?

A1：做真核有参转录组测序，对物种有以下要求：物种为真核生物；物种具有参考基因组，至少拼接到scaffold水平；具有较为完整的注释。

Q2：真核有参转录组测序的深度和覆盖度是多少？

A2：一般组装基因组测序的项目才会涉及到测序深度和覆盖度，基因组测序项目中测序深度是指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值。假设一个基因大小为2M，测序深度为10X，那么获得的总数据量为20M。覆盖度是指测序获得的序列占整个基因组的比例。由于基因组中的高GC、重复序列等复杂结构的存在，测序最终拼接组装获得的序列往往无法覆盖有所的区域，这部分没有获得的区域就称为Gap。

转录组测序一般不涉及深度和覆盖度两个概念，大多考虑的是样本测序数据量与mapping率指标。一般使用以下的计算方式计算：深度=数据量大小/参考基因组大小。

Q3：拿到转录组测序数据后，通用筛选思路有哪些？

A3：转录组测序可以帮助研究者全局且快速地对某一生命过程中所有发生变化的基因进行筛查，然而只有从全局的基因变化分析到定位具体基因的讨论，研究者才能有的放矢地开展后续的基因表型验证和机制探索。基因功能富集分析是最常使用的分析方法之一，分析差异基因（或其他目标选基因集）可能涉及的功能。基于富集分析结果筛选研究方向或缩小候选分子范围是常用的数据挖掘思路。