Séquençage de l'ARNm pour l'analyse de l'expression différentielle des gènes

Utilisez le séquençage de l'ARNm pour :

Comparer des profils d'expression génétique obtenus dans des conditions différentes
Étudier les profils génétiques du niveau de la transcription à celui de la voie de transmission

Aperçu

Considérations avant de commencer un projet de séquençage d'ARNm :

Enrichissement en poly(A) ou ribo-dépletion ?
Profondeur de séquençage (sensibilité) ?
Réplicas (indice de confiance) ?
Organisme modèle ou pas de génome de référence disponible ?
Complexité de la bibliothèque ?

Laissez-nous vous guider - de la conception à l'analyse

Exemples de projets utilisant le séquençage de l'ARNm :

Études des protéines fonctionnelles et des voies moléculaires
Des changements dans l'expression des gènes provoqués par une maladie
Expériences liées à la perte, le gain ou au rétablissement d'une fonction
Partie d'un projet de caractérisation en sciences omiques
Changements fonctionnels dus aux interactions entre les espèces
Découverte de nouveaux gènes ou d'ARN régulateurs non codants
Détection des variants d'ARN
Tests de médicaments

Demandes relatives au séquençage de l'ARNm :

Génération du transcriptome de référence
Shotgun métatranscriptomique
Séquençage de petits ARN

Déroulement

Le graphique ci-dessous illustre un déroulement typique d'un projet de séquençage de l'ARNm. Veuillez noter que nos processus hautement modulaires vous offrent diverses options d'entrée et de sortie. Si vous externalisez l'ensemble de votre projet NGS à Microsynth ou seulement une partie de celui-ci, c'est à vous de décider.

Pour plus d'informations et une description technique détaillée, veuillez télécharger notre note d'application sur le séquençage de l'ARN d'Illumina (voir les téléchargements correspondants).

Résultats

Les résultats produits par notre module d'analyse du séquençage de l'ARNm permettent de répondre à cinq questions principales d'une expérience de séquençage de l'ARNm.

Y a-t-il différents modes d'expression dans une expérience ? (voir figure 1)
Quels sont les principaux gènes exprimés de manière différentielle ? (voir figure 2)
Quelles sont les statistiques détaillées de tous les gènes mesurés ? (voir figure 3)
Quelles voies peuvent influencer les phénotypes observés ? (analyse complémentaire des voies, voir figure 4)
Parmi les transcriptions alternatives possibles, lesquelles sont exprimées au moment de l'expérience ? (analyse complémentaire d'épissage alternatif, voir figure 5)

Figure 1: Cette heatmap est basée sur les modèles d'expression des échantillons et montre leur similarité les uns par rapport aux autres. Elle permet ainsi de déterminer si les conditions utilisées dans l'expérience conduisent à des schémas d'expression différents.

Figure 3: Pour une étude approfondie, pour tous les gènes mesurés, des statistiques détaillées sont listées. Exemple : log fold et sa significativité.

Figure 5: L'analyse optionnelle de l'épissage alternatif permet d'identifier la transcription la plus probable d'un gène au moment de l'expérience.

Figure 2: La deuxième heatmap montre les gènes régulés à la hausse et à la baisse à partir d'une comparaison par paires de deux conditions (par exemple, le facteur de stress par rapport au contrôle).

Figure 4: L'analyse optionnelle de l'enrichissement des voies permet d'identifier les voies régulées de manière différentielle qui, à leur tour, peuvent expliquer les phénotypes observés.

Délai d'Exécution

Livraison des données dans les 25 jours ouvrables suivant la réception de l'échantillon (y compris la préparation de la bibliothèque et le séquençage)
5 jours ouvrables supplémentaires pour l'analyse des données (bioinformatique)
Service express possible sur demande