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NuRNA™ 人類tRNA修飾酶PCR芯片技術(shù)服務(wù)
tRNA是基因與蛋白之間重要的信息傳遞者,通過與特定氨基酸結(jié)合而發(fā)揮功能。越來越多的文獻(xiàn)表明,tRNA及其來源的RNA片段(tRFs)在細(xì)胞增殖、分化、代謝、應(yīng)激反應(yīng)以及多種疾病中發(fā)揮著調(diào)控作用。
服務(wù)類別:芯片與生物信息學(xué)總訪問:1309
最后更新:2018-11-26半年訪問:3
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    tRNA是基因與蛋白之間重要的信息傳遞者,通過與特定氨基酸結(jié)合而發(fā)揮功能。越來越多的文獻(xiàn)表明,tRNA及其來源的RNA片段(tRFs)在細(xì)胞增殖、分化、代謝、應(yīng)激反應(yīng)以及多種疾病中發(fā)揮著調(diào)控作用[1]。tRNA攜帶種類豐富、數(shù)目眾多的轉(zhuǎn)錄后修飾。這些修飾為tRNA功能發(fā)揮所必需,參與tRNA的正確折疊,穩(wěn)定維持和基因解碼功能。比如,位于頸環(huán)部位的修飾影響tRNA的折疊與穩(wěn)定性,反密碼子環(huán)上的修飾確保翻譯準(zhǔn)確性,34號(hào)位置的修飾決著密碼子的擺動(dòng)性,反密碼子環(huán)附近的修飾調(diào)控密碼子與反密碼子識(shí)別(圖1)。
    tRNA修飾受各類tRNA修飾相關(guān)蛋白的動(dòng)態(tài)調(diào)控[2],這些蛋白突變或者功能紊亂,與多種疾病的發(fā)生有關(guān)。例如,NSUN2負(fù)責(zé)催化胞嘧啶5’甲基化,其突變會(huì)導(dǎo)致機(jī)體頭小畸形癥[3];t6A甲硫基轉(zhuǎn)移酶CDKAL1功能紊亂可誘發(fā)Ⅱ型糖尿病[4]。tRNA修飾對(duì)于疾病治療的重要性,以及這些修飾是如何被調(diào)控,仍待進(jìn)一步的研究[5,6]

圖1. 人類tRNA修飾類型與修飾相關(guān)蛋白。

      美國(guó)Arraystar公司最新發(fā)布了市場(chǎng)上首款聚焦tRNA修飾蛋白檢測(cè)的PCR芯片 ——NuRNA™ tRNA Modification Enzymes PCR Array。參考已有文獻(xiàn)與權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)(UniProt和Modomics),此款芯片囊括了85個(gè)tRNA修飾酶和蛋白因子,覆蓋了所有已知的tRNA修飾酶。PCR芯片上的每對(duì)引物在多個(gè)組織和細(xì)胞系中通過了嚴(yán)格驗(yàn)證。

 

 

產(chǎn)品信息:

服務(wù)名稱
芯片
 規(guī)格
描述
NuRNA™ Human tRNA Modification Enzymes PCR Array Service NEW
NuRNA™ Human tRNA Modification Enzymes PCR Array
384-well(4*96)/ plate
同時(shí)檢測(cè)85個(gè)tRNA修飾酶及相關(guān)蛋白因子

 

芯片特點(diǎn):
• 覆蓋度廣—囊括了UniProt與Modomics中所有已知的tRNA修飾酶/蛋白因子
• 嚴(yán)謹(jǐn)性強(qiáng)—所有引物都通過了多樣本嚴(yán)格驗(yàn)證
• 快速簡(jiǎn)易—即用型384孔板規(guī)格,只需將cDNA與qPCR Master Mix混合試劑加入PCR板中,4小時(shí)內(nèi)得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果。cDNA無需預(yù)先擴(kuò)增。

表1.tRNA修飾酶/蛋白因子(修飾類型)

tRNA修飾及相關(guān)蛋白 (85):
ADAT1(m1I37), ADAT2(m1I34), ADAT3(-), ALKBH1(mcm5U), ALKBH8(mchm5U34/mcm5s2U34/mcm5U34/mcm5Um34), C9orf64(-), CDK5RAP1(ms2A37/ms2 i6A37), CDKAL1(ms2A37/ms2 i6A37), CDKL1(ms2t6A), CTU1(mcm5S2U ), CTU2(mcm5S2U), DUS1L(D16/17), DUS2(D20), DUS3L(D47), DUS4L(D), ELP3(-), ELP4(mcm5s2U), FBLL1(-), FTSJ1(Cm32/Gm34), GTPBP3(tm5U34), HSD17B10(m1A9/m1G9), IKBKAP(-), KIAA0391(m1A9/m1G9), KIAA1456(Um), LAGE3(t6A37), LCMT2(o2yW), METTL1(m7G46), METTL2A(Cm), METTL2B(3mC), MOCS3(mcm5S2U ), MTO1(tm5U34), NAT10(Ac4C), NFS1(s2U34/tm5s2U34), NSUN2(m5C49), NSUN6(m5C72), OSGEP(t6A37), OSGEPL1(t6A37), PUS1(pseudouridine27/pseudouridine28), PUS10(pseudouridine 55), PUS3(pseudouridine39), PUS7L(pseudouridine), PUSL1(pseudouridine), QTRT1 (Q34), QTRT2 (Q34), RPUSD1(pseudouridine), RPUSD2(pseudouridine31/pseudouridine32), RPUSD3(pseudouridine), RPUSD4(pseudouridine31/pseudouridine32), SSB(-), TARBP1(-), THUMPD1(Acetylcytidine), THUMPD2(Gm), THUMPD3(Gm), TP53RK(t6A37), TPRKB(t6A37), TRDMT1(m5C38), TRIT1(i6A37), TRMO(m6t6A), TRMT1(m2G26/m22G26), TRMT10A(m1G9), TRMT10B(m1G9), TRMT10C(m1A9/m1G9), TRMT11(m2G10), TRMT112(mchm5U34/mcm5s2U34/mcm5U34/mcm5Um34), TRMT12(o2yW), TRMT13(m4C/m4A ), TRMT1L(m2G26/m22G26), TRMT2A(Um), TRMT2B(m5U54), TRMT44(Um44), TRMT5(m1G37/o2yW), TRMT6(m1A58), TRMT61A(m1A58), TRMT61B(m1A58), TRMU(s2U34/tm5s2U34), TRUB1(pseudouridine), TRUB2(pseudouridine55), TYW1(o2yW), TYW1B(o2yW), TYW3(o2yW), TYW5 (o2yW), UBA5(cyclic t6A), URM1(mcm5S2U), WDR4(m7G46), YRDC(t6A37)

注:tRNA修飾縮寫參考Modomics數(shù)據(jù)庫(kù),基因名參考UniProt。

 

PCR芯片實(shí)驗(yàn)流程
1. RNA抽提與質(zhì)量檢測(cè)

進(jìn)行RNA常規(guī)抽提,使用NanoDrop ND-1000檢測(cè)RNA濃度和純度,使用瓊脂糖凝膠電泳檢測(cè)RNA純度和完整性。詳細(xì)的樣品QC結(jié)果見Arraystar服務(wù)報(bào)告。
2. cDNA合成
每樣本取1.5 μg RNA,使用rtStar™ First-Strand Synthesis Kit (Cat# AS-FS-001, Arraystar) 試劑盒合成cDNA第一鏈。詳細(xì)步驟參照Arraystar產(chǎn)品操作手冊(cè)。
3. Real-time PCR擴(kuò)增
將cDNA與 Arraystar SYBR Green qPCR Master Mix (Cat# AS-MR-005-5, Arraystar)混合,加入至384孔板中,在ABI 7900 PCR儀上進(jìn)行Real-time PCR擴(kuò)增。
4. 熔解曲線分析與原始數(shù)據(jù)導(dǎo)出
PCR擴(kuò)增完成后,進(jìn)行熔解曲線分析,使用PCR儀自帶軟件導(dǎo)出原始數(shù)據(jù)。出具Raw Data文件夾,包含原始Ct值、PCR擴(kuò)增曲線圖和熔解曲線圖。


PCR芯片數(shù)據(jù)分析流程
1. PCR芯片數(shù)據(jù)質(zhì)控

質(zhì)控參數(shù):Ct(Blank)>35; Ct(GDC)>35; Ct(RNA Spike-in)<25; Ct (PPC) <25. 符合上述條件的樣本進(jìn)入下一步分析。
2. 數(shù)據(jù)校正與△Ct值計(jì)算
板間校正:使用Ct(PPC)對(duì)不同PCR板進(jìn)行板間校正。
內(nèi)參校正與△Ct值計(jì)算:挑選最優(yōu)內(nèi)參,使用內(nèi)參均值計(jì)算△Ct值。
3. 差異倍數(shù)計(jì)算 (2^(-△△Ct))
使用 △△Ct 方法計(jì)算不同樣品組之間的表達(dá)差異倍數(shù)。
4. P值計(jì)算
對(duì)樣本組進(jìn)行t檢驗(yàn),計(jì)算P值。
5. 其他常規(guī)數(shù)據(jù)分析
散點(diǎn)圖分析;火山圖分析;TOP20表達(dá)上調(diào)和下調(diào)transcript柱形圖分析
6. 提供服務(wù)報(bào)告與數(shù)據(jù)分析結(jié)果
a. Arraystar服務(wù)報(bào)告(包括RNA樣本QC和詳細(xì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析步驟)
b. Excel芯片結(jié)果匯總表(包括Transcript列表,數(shù)據(jù)分析結(jié)果和各類圖表)
c. Raw Data文件夾 (包含原始數(shù)據(jù)、擴(kuò)增曲線圖和熔解曲線圖)

 

NuRNA™ Human tRNA Modification Enzymes PCR芯片服務(wù)部分結(jié)果展示
1. 差異表達(dá)轉(zhuǎn)錄本列表(默認(rèn)篩選參數(shù):差異倍數(shù)>2;P<0.05,客戶可指定篩選參數(shù)值)

2. 散點(diǎn)圖 (黑色斜線代表差異倍數(shù)為1,紅色斜線代表差異倍數(shù)為2)

3. 火山圖(黑色垂線代表差異倍數(shù)為1;粉色垂線代表上調(diào)或下調(diào)倍數(shù)為2;藍(lán)色水平線代表P值為0.05)

4. TOP20表達(dá)上調(diào)transcript柱狀圖

5. TOP20表達(dá)下調(diào)transcript柱狀圖

 

 

 

參考文獻(xiàn):
[1] Kirchner S, Ignatova Z. Emerging roles of tRNA in adaptive translation, signalling dynamics and disease. Nature reviews Genetics 2015;16:98-112.
[2] El Yacoubi B, Bailly M, de Crecy-Lagard V. Biosynthesis and function of posttranscriptional modifications of transfer RNAs. Annual review of genetics 2012;46:69-95.
[3] Blanco S, Dietmann S, Flores JV, Hussain S, Kutter C, Humphreys P, et al. Aberrant methylation of tRNAs links cellular stress to neuro-developmental disorders. The EMBO journal 2014;33:2020-39.
[4] Zhou B, Wei FY, Kanai N, Fujimura A, Kaitsuka T, Tomizawa K. Identification of a splicing variant that regulates type 2 diabetes risk factor CDKAL1 level by a coding-independent mechanism in human. Human molecular genetics 2014;23:4639-50.
[5] Zhang X, Cozen AE, Liu Y, Chen Q, Lowe TM. Small RNA Modifications: Integral to Function and Disease. Trends in molecular medicine 2016.
[6] Suzuki T, Nagao A, Suzuki T. Human mitochondrial tRNAs: biogenesis, function, structural aspects, and diseases. Annual review of genetics 2011;45:299-329.

 

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