EpiTM DRUG-seq:基因干扰下的数字RNA测序技术
项目简介
EpiTM DRUG-seq横空出世
EpiTM DRUG-seq(Digital mRNA with pertUrbation of Genes)是表观生物全新开发的快速转录组测序技术,该技术针对微量细胞和组织的,采用携带Barcode标签和UMI序列的oligo dT磁珠高效结合mRNA上Poly(A)尾端,进行反转录和文库构建。磁珠的Barcoded标签可实现多样本混合构建文库,而每个序列的UMI可以对捕获的mRNA序列进行精确定量以降低PCR扩增所带来的数据偏差。EpiTM DRUG-seq 极大降低了样本要求和测序成本,可广泛应用于生命科学基础研究、转化医学及新药开发等相关领域。
技术应用
1. 流式分选细胞图谱绘制
2. 高通量基因功能研究
3. 化合物作用靶点分析
4. 肿瘤靶向治疗药物筛选研究
5. 创新药物开发
送样要求
样本类型:
1. 活细胞,100~10000个细胞/样本,细胞活率≥85%
2. 细胞沉淀,100~10000个细胞/样本,细胞活率≥85%
3. 加裂解液充分裂解细胞,100~10000个细胞/样本
样本物种:
仅限人、大小鼠,其他物种需评估
技术优势
技术原理
分析内容
基本分析
1. 数据质控
2. 基因比对与统计
3. 差异表达分析
4. 差异基因GO分析
5. 差异基因KEGG分析
6. 差异基因热图分析
IPA高级分析
1. 总结(Summary)
2. 通路相关性分析及活性效应预测(Canonical Pathways)
3. 非定向相互作用网络分析(Networks)
4. 预测上游调控(Upstream Analysis)
5. 预测下游效应(Downstream Effects)
6. 预测调控效应(Regulator Effects)
7. 匹配分析(Analysis Match)
图1. genebody分布图(实测)
分析数据展示
图2. 检测基因数量(实测)
图3. 预测上游调控(Upstream Analysis)
图4. 预测下游效应(Downstream Effects)
图5. 利用IPA软件,根据差异表达预测药物干预后激活或抑制的上游调控因子在数据集中如何调节下游效应(表型、功能或 疾病)
图6. 不同浓度化合物处理后个别基因的表达变化(STEM分析)[1]
参考文献
[1] Ye C, Ho DJ, Neri M, et al. DRUG-seq for miniaturized high-throughput transcriptome profiling in drug discovery. Nat Commun 2018 10 17;9(1).