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차세대 염기서열 분석(Next-Generation Sequencing, NGS)이 가져온 발전으로 RNA 염기서열 분석은 다양한 유형의 RNA에 관한 다양한 연구에서 매우 중요해졌습니다. 현재 기술은 mRNA 발현만 보는 것 이상으로 발전하여 miRNA 및 전장 전사체(transcriptomes)의 염기서열 분석을 포함합니다. 예를 들어, 최근에 rRNA를 제거하거나 디지털 RNA 염기서열 분석을 사용하여 특정 전사체 세트를 표적으로 함으로써 주요 문제를 극복하고 결과를 개선하기 위한 여러 기술이 개발되었습니다.
rRNA 제거
효과적인 rRNA 제거로 RNA 염기서열 분석 개선
RNA-seq 라이브러리 제작 중에 rRNA 및/또는 글로빈 mRNA와 같이 과학적 가치가 낮으면서 많이 존재하는 RNA가 소중한 염기서열분석 처리량을 차지하여 표적 유전자 발현 판독을 달성하는 능력을 위태롭게 할 수 있습니다. RNA 염기서열 분석 전에 원하지 않는 RNA를 효과적으로 제거하는 것이 중요한 단계입니다. 새로운 QIAseq FastSelect rRNA 제거 기술은 포유류, 세균, 식물 및 효모 RNA 샘플에서 단일 피펫팅 단계로 원하지 않는 RNA를 제거합니다. 전장 전사체 분석을 위해 세포질 및 미토콘드리아 rRNA 제거를 원하거나 혈액 샘플을 사용한 유전자 발현 연구를 위해 글로빈 mRNA를 제거하고자 하는 경우, 이 새로운 기술은 사용 가능한 판독 값을 극대화할 수 있습니다.
차세대 rRNA 제거에 관한 웨비나:
R&D 팀은 고품질 및 심하게 단편화된 총 RNA 둘 모두를 사용하여 인간, 포유류, 박테리아, 식물 및 효모 샘플용 QIAseq FastSelect rRNA Removal Kits를 개발하고 벤치마킹한 방법에 관한 토론을 이끌고 있습니다.
렌(Rennes) 병원의 Fabienne Desmots-Loyer 박사의 이야기를 읽고, 높은 수준의 RNA 분해와 낮은 수율로 인해 이전에 두 개의 상업용 연구실에서 처리가 거부된 FFPE 암 샘플로부터 고품질 라이브러리를 제공하여 QIAseq FastSelect가 어떻게 이를 구했는지 알아보세요.
QIAseq Stranded mRNA Select Kits에는 고품질의 가닥 RNAseq 라이브러리를 구축하기 위한 최적화된 mRNA 농축 프로토콜이 포함되어 있습니다. 더 많은 target RNA-seq 판독을 위해 가닥 라이브러리 제작 전에 RNA 제거를 위한 QIAseq FastSelect 기술과 결합하세요.
QIAseq FastSelect 제품군 전체를 살펴보세요. 포유류, 식물, 박테리아 또는 효모 RNA 염기서열 분석 샘플 중 어느 것으로 작업하는 경우에도 전용 rRNA 제거 솔루션을 제공합니다. 또한 연구 커뮤니티에서 QIAseq FastSelect 성공 사례를 찾아보세요.
Coenen-Stass와 동료들은 small RNA 염기서열 분석을 위한 상용 키트를 테스트했습니다. 그들의 코호트에는 인간 혈장, 인간 혈청, 마우스 뇌 및 레퍼런스 라이브러리가 포함되었습니다. 그들은 민감도, 특이성 및 정확성 그리고 편의성을 위한 라이브러리 준비를 선택하기 위한 지침을 제공합니다.
3’ RNA 염기서열 분석의 사용은 정확도, 특이성 및 민감도를 높이는 고처리량 솔루션에 대한 증가하는 요구를 충족하기 위해 세포 신호 전달 경로에서 중요한 역할을 해왔습니다. 이들 사용자 사례는 유전자 발현 분석을 위해 극소량의 RNA에서 어떻게 고처리량의 3' 전사체 NGS를 얻었는지 설명합니다.
인테그린 신호전달을 통해 인간 유도 만능줄기세포를 구별하는 것에서 캡슐화는 췌도세포(islet-cell)의 특징을 향상시킵니다.
“우리에게 QIAseq UPX 3’ Transcriptome 방법은 구세주였고, 처리하기 어려운 샘플에서 분리된 매우 소량의 RNA에 대한 대량 처리량 염기서열 분석을 가능하게 했습니다. QIAGEN 유전체 서비스로 얻은 시범 결과는 우리의 기대치를 초과했습니다. 제 생각에 이는 RNA 양이 최소 임계값 미만일 때 확실히 염두에 두어야 할 접근법입니다.” Simon Chera, Ph.D., 베르겐 대학교 부교수.
“QIAGEN의 UPX 3’ 전사체(Transcriptome) 서비스를 통해 우리는 질병 모델을 주도하는 주요 유전자 발현 변화의 발견을 촉진한 대규모 RNA 염기서열 분석 데이터 세트를 생성할 수 있었습니다.” Matthew Dodson, Ph.D., 아리조나 대학교, 박사 후 연구원.