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mRNA 시퀀싱
RNA 시퀀싱(RNA-seq)은 세포 기능 연구에 혁신을 가져오며, 연구자들에게 세포의 전사체 환경에 대한 전례 없는 통찰력을 제공합니다. 차세대 시퀀싱(NGS) 기술을 활용하여 RNA-seq은 유전자 발현 프로필을 밝혀내고 전사체의 연속적인 변화를 상세히 설명합니다. RNA-seq 기술에서는 단일 가닥 메신저 RNA(mRNA)를 선택적으로 포획하거나 농축한 후, 이를 상보적 DNA(cDNA)로 변환하여 라이브러리를 준비합니다.
노보진(Novogene)은 최신 Illumina NovaSeq 플랫폼을 활용하여 cDNA 라이브러리를 150bp 페어엔드(숏ㅍ리드) 시퀀싱 방식으로 분석합니다. 풍부한 경험과 강력한 시퀀싱 역량을 바탕으로, 노보진은 다양한 연구 목적에 맞춘 맞춤형 서비스를 제공합니다.
노보진은 진핵생물 mRNA 시퀀싱(mRNA-seq)뿐만 아니라, 원핵생물 전사체, 비암호화 RNA(ncRNA), 전장 아이소폼(롱 리드), 전장 전사체, 메타 전사체 분석까지 폭넓은 데이터를 제공합니다.
응용 분야 (Applications)
mRNA-seq는 세포 전사체를 분석하는 강력한 도구입니다. 노보진(Novogene) 의 전문적인 서비스는 다양한 연구 목적을 지원하며, 다음과 같은 여러 분야에서 활용될 수 있습니다.
- 다양한 조직과 샘플에서, 조건이나 처리 방식에 따른 전사체의 정량적 프로파일링 분석.
- 새로운 전사체, 대체 스플라이싱(AS), 전사체 변이 탐색.
- 조직 특이적 전사체 분석이나 시간에 따른 유전자 발현 연구를 통한 발달 기전 및 약물 저항성 연구.
- 새로운 전사체/아이소폼, SNP/InDel 분석, 융합 유전자 분석을 통한 바이오마커 발굴.
- 전사체 데이터를 활용한 다중오믹스 분석.
- 임상 진단에서 질병의 병리 기전과 임상 아형 연구.
노보진 서비스의 장점 및 특징
- Novogene의 mRNA-seq 서비스는 높은 처리량과 높은 정확도(Q30 ≥ 85%) 를 제공하며, 적은 양의 RNA 샘플로도 신뢰할 수 있는 시퀀싱 결과를 보장합니다.
- Novogene은 수천 건의 RNA-Seq 프로젝트를 성공적으로 수행한 풍부한 경험을 바탕으로, 연구자들이 고임팩트 저널에 연구 결과를 발표할 수 있도록 지원해 왔습니다.
- Novogene은 유전자 정량화, 차등 발현 분석, 신규 전사체 주석(annotation), 대체 스플라이싱 분석, 융합 유전자 발견, 및 다양한 변이 분석을 포함한 포괄적인 분석 솔루션을 제공합니다. 당사의 전문 생물정보학 팀은 맞춤형 분석 파이프라인을 활용하여 논문 출판이 가능한 데이터를 제공하며, 참고 유전체(reference genome) 유무에 관계없이 분석이 가능합니다.
사양: 샘플 요구사항
Library Type | Sample Type | Amount | RNA Integrity Number (Agilent 2100) | Purity (NanoDrop) |
Eukaryotic RNA-Seq (cDNA library) | Total RNA | ≥ 200 ng | ≥ 4.0, with smooth base line | A260/280 = 1.8-2.2 A260/230 ≥ 1.8 |
Total RNA (Blood) | ≥ 400 ng | ≥ 5.8, with smooth base line | ||
Total RNA | ≥ 100 ng | Fragments between 400bp and 5000bp with main peak at ~2000bp | A260/280 = 1.8-2.0 A260/230 ≥ 1.8 | |
Eukaryotic RNA-Seq (strand specific library) | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 5.8, with smooth base line | A260/280 = 1.8-2.2 A260/230 ≥ 1.8 |
사양: 시퀀싱 및 분석
Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System |
Read Length | Paired-end 150 bp |
Data Output |
≥ 20 million read pairs per sample for species with reference genome |
Data Analysis Capability |
• Data Quality Control |
프로젝트 진행 과정
전체 워크플로우는 샘플 준비 및 정량화, DNA 절단 및 라이브러리 제작, 라이브러리 품질 검증, 시퀀싱, 생물정보 분석 등의 주요 단계로 이루어져 있습니다.
Novogene RNA-seq 서비스를 활용한 대표 연구 논문
RNA-seq(mRNA-seq)는 가장 많이 인용되는 NGS 방법 중 하나입니다. 여기에서는 Novogene의 RNA 시퀀싱(mRNA-seq) 서비스를 활용한 우수한 학술 연구 논문을 정리하였습니다.
Error Rate Distribution
GC Content Distribution
Figure 2: Base Composition Distribution Along Sequencing Reads (M51)
X축은 리드 위치를, Y축은 단일 염기 비율을 나타냅니다. 각 염기 유형은 서로 다른 색상으로 표시됩니다.
Classification of Raw Reads
Reads Distribution on Reference Genome
Gene Expression Quantification
X축은 샘플명을 나타내며, Y축은 log10(FPKM+1)을 나타냅니다. 박스플롯의 주요 지표로는 최댓값, 상위 사분위수, 중간값, 하위 사분위수, 최솟값이 포함됩니다.
Volcano Plot of changes on Gene Expression
X축은 다양한 샘플에서의 유전자 발현 변화를 나타내며, Y축은 유전자 발현 수준 변화의 통계적 유의성을 나타냅니다. 보정된 p값(corrected p-value)이 작을수록 -log10(corrected p-value) 값이 커지며, 유의한 차이가 더욱 뚜렷해집니다. 점들은 각각 유전자를 나타내며, 파란색 점은 유의한 차이가 없는 유전자, 빨간색 점은 상향 조절된 차등 발현 유전자, 녹색 점은 하향 조절된 차등 발현 유전자를 의미합니다.
Volcano Plot of changes on Gene Expression
Figure 8: Heatmap of Differential Gene Expression Across Samples
FPKM 클러스터 분석의 전체 결과는 log10(FPKM+1) 값을 사용하여 클러스터링되었습니다. 빨간색은 높은 발현 수준의 유전자를, 파란색은 낮은 발현 수준의 유전자를 나타냅니다. 색상이 빨간색에서 파란색으로 변화할수록 log10(FPKM+1) 값이 높은 값에서 낮은 값으로 변함을 의미합니다.