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代谢组+LncRNA

1. 调控组学产品简介:   长度超过200 nt且无编码潜能或缺少编码>100个氨基酸的ORF的RNA转录物被分类为LncRNA。在包括植物在内的各种真核生物中已经鉴定出许多LncRNA。越来越多的证据表明,LncRNA是多种生物学过程的必需调节剂,并通过多种机制起作用。
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  1. 调控组学产品简介:

  长度超过200 nt且无编码潜能或缺少编码>100个氨基酸的ORF的RNA转录物被分类为LncRNA。在包括植物在内的各种真核生物中已经鉴定出许多LncRNA。越来越多的证据表明,LncRNA是多种生物学过程的必需调节剂,并通过多种机制起作用。

  代谢组是生物体表型的基础和直接体现者。代谢产物是生物体在内外调控下基因转录的最终结果,是生物体表型的物质基础。在系统生物学研究时代,生物发育过程复杂多变,基因调控网络复杂,单独用一种组学对系统生物学进行研究,往往比较片面。

  利用LncRNA测序可以获得大量差异表达的LncRNA,与代谢组检测得到的差异代谢物进行关联分析,深入到调控基因以及表达基因,从原因和结果两个层次分析生物体的内在变化,锁定与代谢物变化重点通路,构建核心调控网络,全面探究生物的生长发育及胁迫机制,从整体上解释生物学问题。

 

  2. LncRNA简介

  

 

  LncRNA的长度和外显子数目都明显少于mRNA,同时只有60%的LncRNA含有polyA的尾巴,所以建库采用的是去除核糖体RNA的方式进行的,保留所有的LncRNA;LncRNA的表达具有组织特异性和时间特异性,是用于研究生长发育以及外界胁迫带来生物体本身变化最好的组学技术。

 

  3. 调控组学应用领域:

  植物:

  植物生长发育、农艺形状

  植物色泽、营养品质

  植物非生物胁迫、生物胁迫机制

  药用植物功能活性成分通路研究

  动物:

  动物生长发育

  动物营养

  动物疾病

  环境适应

 

  4.调控组学技术路线:

  

 

  4. 调控组学技术参数:

  

 

有参考基因组LncRNA测序

建库测序

去除核糖体RNA(rRNA),进行链特异性建库

数据量及测序策略

12G,clean data;PE150

 


  样品量

 

样品类型

LncRNA样品量

广靶产品线样品量

植物组织样品

≥1.5g,含糖量高的样品加大样品量

≥3g,最低1g

植物/动物细胞样品

≥1×107

≥1×107

动物组织样品

≥1 g,脂肪等 RNA 得率低的组织 2 g 以上

≥200mg

RNA样品

总量:>6ug(单次2ug),浓度:>100ng/ul,体积:>60ul(以最低浓度计算

-

 

  分析内容:

  

 

  6.调控组学文章案例:

  案例1.Systematic identification of long noncoding RNAs expressed during light-induced anthocyanin accumulation in apple fruit

  花青素代谢物+LncRNA解析光诱导条件下花青素积累的机制

  期刊:Plant Journal

  发表时间:2019.7

  研究思路:

 

  案例2:Biological Network Approach for the Identification of Regulatory Long Non-Coding RNAs Associated With Metabolic Efficiency in Cattle

  生物网络方法鉴定与牛代谢效率相关的调控长非编码RNA

  期刊: Frontiers in Genetics

  发表时间:2019.11

  研究思路:

  

  

  7.调控组学参考文献:

  Yang T , Ma H , Zhang J , et al. Systematic identification of long noncoding RNAs expressed during light‐induced anthocyanin accumulation in apple fruit[J]. The Plant Journal, 2019, 100(3).

  Nolte W , Albrecht E , Weikard R , et al. Biological Network Approach for the Identification of Regulatory Long Non-Coding RNAs Associated With Metabolic Efficiency in Cattle[J]. Frontiers in Genetics, 2019, 10.

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