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測(cè)評(píng)文章丨真邁生物GenoLab M轉(zhuǎn)錄組測(cè)序
時(shí)間:
2021-11-22
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11月17日,真邁生物聯(lián)合北京果殼生物科技有限公司開展的轉(zhuǎn)錄組測(cè)序平臺(tái)檢測(cè)性能對(duì)比研究成果在線發(fā)表于《BMC Genomics》。該研究利用多款商業(yè)化RNA文庫制備試劑盒基于3個(gè)模式物種(人、小鼠、大豆)構(gòu)建了16個(gè)RNA文庫,每個(gè)文庫分別使用GenoLab M和NovaSeq 6000測(cè)序平臺(tái)進(jìn)行檢測(cè),研究結(jié)果表明GenoLab M對(duì)多款商業(yè)化RNA文庫制備試劑盒具有良好的兼容性,在測(cè)序數(shù)據(jù)基因組比對(duì)率、基因檢出數(shù)量、基因表達(dá)定量、可變剪切檢測(cè)等指標(biāo)上與NovaSeq 6000擁有較高的一致性。

以下為文章解讀:

01研究策略

樣本:人肝臟星狀細(xì)胞、小鼠睪丸組織、大豆毛狀根。

構(gòu)建mRNA文庫:采用4種商業(yè)化RNA文庫制備試劑盒構(gòu)建10個(gè)mRNA文庫。

構(gòu)建LncRNA文庫:采用3種去rRNA試劑盒、3種商業(yè)化RNA文庫制備試劑盒構(gòu)建6個(gè)lncRNA文庫。

樣本檢測(cè):每個(gè)文庫分別使用GenoLab M(PE100)和NovaSeq 6000(PE150)進(jìn)行檢測(cè),數(shù)據(jù)量要求>5Gb clean data/樣本。

分析內(nèi)容:評(píng)估兩平臺(tái)測(cè)序數(shù)據(jù)的測(cè)序質(zhì)量、轉(zhuǎn)錄本覆蓋、基因表達(dá)、可變剪切事件等表現(xiàn)。

表1 樣本和建庫試劑盒信息匯總

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02基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析

GenoLab M測(cè)序數(shù)據(jù)基因組比對(duì)率平均為91.80%,與NovaSeq 6000持平。在基因組唯一比對(duì)率(Unique?mapped?rate)上,該指標(biāo)受本次兩平臺(tái)檢測(cè)讀長差異的影響,NovaSeq 6000略高于GenoLab?M(圖2)。兩個(gè)測(cè)序平臺(tái)在基因覆蓋隨機(jī)性(圖3)、基因表達(dá)密度分布上有較高的一致性(圖4)。

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圖2 測(cè)序數(shù)據(jù)唯一比對(duì)率統(tǒng)計(jì)

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圖3 基因覆蓋隨機(jī)性表現(xiàn)

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圖4 基因表達(dá)密度分布




03基因檢出、基因定量

對(duì)GenoLab?M和NovaSeq?6000測(cè)序數(shù)據(jù)的基因檢出和定量結(jié)果進(jìn)行分析,兩平臺(tái)的mRNA測(cè)序數(shù)據(jù)擁有較高的共有基因比例和基因表達(dá)定量相關(guān)性(圖5A、圖6ABC)。但由于LncRNA分析軟件StringTie對(duì)新LncRNA預(yù)測(cè)有讀長偏好性,受本次檢測(cè)兩平臺(tái)讀長差異的影響,LncRNA測(cè)序數(shù)據(jù)的共有基因比例和基因定量相關(guān)性較低。

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圖5 小鼠基因檢測(cè)結(jié)果比較

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圖6 兩個(gè)平臺(tái)基因定量結(jié)果相關(guān)性分析






04可變剪切檢測(cè)

對(duì)GenoLab M和NovaSeq 6000測(cè)序數(shù)據(jù)的可變剪切事件進(jìn)行分析,兩平臺(tái)在可變剪切數(shù)量和種類上均無顯著性差異(圖7)。

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圖7 兩個(gè)平臺(tái)可變剪切結(jié)果比較


轉(zhuǎn)錄組測(cè)序技術(shù)可以揭示機(jī)體不同生命階段、不同組織類型、不同生理狀態(tài)下的基因表達(dá)情況。如今,該技術(shù)已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在了疾病研究、藥物開發(fā)、分子育種等領(lǐng)域。本次研究表明GenoLab M對(duì)多款商業(yè)化RNA文庫制備試劑盒具有良好的兼容性,能高效準(zhǔn)確的開展轉(zhuǎn)錄組測(cè)序研究。


關(guān)于GenoLab M

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文章:

Y Liu, R Han, L Zhou, M Luo, L Zeng, X Zhao, Y Ma, Z Zhou, L Sun. Comparative performance of?the?GenoLab M and NovaSeq 6000 sequencing platforms for?transcriptome and LncRNA analysis. BMC Genomics,?22:?829?(2021)?


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