● მე-5 ბოლოში მდებარე პირველ ფუძეს აქვს U-ს დიდი უპირატესობა კონკრეტული რნმ-ების მისაღებად
● miRNA სამიზნე გენის პროგნოზირება
● მონაცემები გამოიყენება mRNA-სთან ერთობლივი ანალიზის გასაკეთებლად
● miRNA დიფერენციალური გამოხატულება
● miRNA სამიზნე გენის პროგნოზირება
● BMKCloud-ზე დაფუძნებული შედეგების მიწოდება: მორგებული მონაცემთა მოპოვება ხელმისაწვდომია პლატფორმაზე
● გაყიდვის შემდგომი მომსახურება მოქმედებს 3 თვის განმავლობაში პროექტის დასრულებიდან
ბიბლიოთეკა | Პლატფორმა | რეკომენდებული მონაცემები | მონაცემთა QC |
sRNA | ილუმინა SE50 | 10 მ/20 მ იკითხება | Q30≥85% |
ნუკლეოტიდები:
კონს.(ნგ/მკლ) | რაოდენობა (მკგ) | სიწმინდე | მთლიანობა |
≥ 80 | ≥ 0.5 | OD260/280=1.7-2.5 OD260/230=0.5-2.5 გელზე ნაჩვენებია შეზღუდული ცილის ან დნმ-ის დაბინძურება ან არა. | მცენარეებისთვის: RIN≥7.5; ცხოველებისთვის: RIN≥8.0; 5.0≥28S/18S≥1.0; შეზღუდული ან არ არის საბაზისო სიმაღლე |
*5 მგ-ზე ნაკლები ქსოვილისთვის, ჩვენ გირჩევთ გააგზავნოთ გაყინული (თხევადი აზოტით) ქსოვილის ნიმუში.
უჯრედის სუსპენზია: უჯრედების რაოდენობა = 3×107
*ჩვენ გირჩევთ გაგზავნოთ გაყინული უჯრედის ლიზატი.თუ ეს უჯრედი ითვლის 5×10-ზე ნაკლები5რეკომენდირებულია თხევადი აზოტის გაყინვა.
სისხლის ნიმუშები:
PA×geneBloodRNATube;
6 მლტრიზოლი და 2 მლ სისხლი (ტრიზოლი: სისხლი = 3: 1)
კონტეინერი:
2 მლ ცენტრიფუგის მილაკი (თუნუქის ფოლგა არ არის რეკომენდებული)
ნიმუშის მარკირება: ჯგუფი+რეპლიკა, მაგ. A1, A2, A3;B1, B2, B3 ... ...
გადაზიდვა:
1. მშრალი ყინული: ნიმუშები უნდა იყოს შეფუთული ჩანთებში და დამარხული მშრალ ყინულში.
2. რნმ სტაბილური მილები: რნმ-ის ნიმუშები შეიძლება გაშრეს რნმ-ის სტაბილიზაციის მილში (მაგ. RNAstable®) და გაიგზავნოს ოთახის ტემპერატურაზე.
ბიოინფორმატიკა
1.miRNA იდენტიფიკაცია
miRDeep2-ის მიერ პროგნოზირებული ახალი miRNA-ების თითოეულ კანდიდატ წინამორბედს აქვს pdf ფიგურა, რომელიც აჩვენებს მის სტრუქტურას და თანმიმდევრობის სიღრმეს.
miRNA წინამორბედის სტრუქტურა და თანმიმდევრობის სიღრმე
2.KEGG DE-miRNA მიზნობრივი გენების გამდიდრება
ამ სესიაზე, ბიომარკერმა პირველ რიგში გამოიკვლია, არის თუ არა გზები ზედმეტად წარმოდგენილი DE-miRNA მიზნობრივი გენებით.გამდიდრების ხარისხისა და გზის მნიშვნელობის განსაზღვრისას გამოყენებული იყო გამდიდრების ფაქტორები და ფიშერის ტესტი.გამდიდრების გამოთვლის განტოლება ნაჩვენებია ქვემოთ.
KEGG გზის გამდიდრება DE-miRNA მიზნობრივ გენებზე
3.GO გამდიდრების ანალიზი DE-miRNA მიზნობრივი გენების შესახებ
ClusterProfiler გამოიყენებოდა GO გამდიდრების ანალიზში DE-miRNA მიზნობრივ გენებზე.გამდიდრებული ტერმინების მიმართული აციკლური გრაფიკი შეიქმნა ტერმინების იერარქიული სტრუქტურის საჩვენებლად.ნახატზე ისრების მიმართულება წარმოადგენს ტერმინებს შორის ჩართვის მიმართებებს, ანუ კვანძები უფრო სპეციფიკურია, ვიდრე მათი ზედა კვანძები.DE-miRNA მიზნობრივი გენების მიმართული აცილური გრაფიკი ნაჩვენებია ქვემოთ მოცემულ ფიგურაში.
TopGO მიმართული აციკლური გრაფიკი DE-miRNA მიზნობრივი გენების
BMK საქმე
MiRNA-სა და ხორცის ხარისხთან დაკავშირებული გენების ინტეგრირებული ანალიზი ცხადყოფს, რომ Gga-MiR-140-5p გავლენას ახდენს ცხიმის კუნთში დეპონირებაზე ქათმებში
გამოქვეყნებულია:უჯრედული ფიზიოლოგია და ბიოქიმია,2018 წელი
ძირითადი შედეგები
გვიანი კვერცხუჯრედის ქათმებმა აჩვენეს miRNA-ების უფრო დაბალი გლობალური ექსპრესიის დონე, ვიდრე არასრულწლოვანი ქათმები.
აშენდა mirNA-mrna-ს მარეგულირებელი ქსელი, რომელმაც შეიძლება გავლენა მოახდინოს ხორცის ხარისხზე
gga-miR-140-5p ხელს უწყობს ადიპოციტების დიფერენციაციას RXRG-ის დაქვეითებით.
gga-miR-140-5p ხელს უწყობს ქათმის ინტრამუსკულარული პრეადიპოციტების დიფერენციაციას RXRG-ის 3'UTR |
მითითება
Zhang M, Li DH, Li F და სხვ.MiRNA-სა და ხორცის ხარისხთან დაკავშირებული გენების ინტეგრირებული ანალიზი ცხადყოფს, რომ Gga-MiR-140-5p გავლენას ახდენს ცხიმის კუნთში დეპონირებაზე ქათმებში[J].უჯრედული ფიზიოლოგია და ბიოქიმია, 2018: 2421-2433.DOI: 10.1159/000489649