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    Services

    mRNA Sequencing

    概要

    メッセンジャーRNA(mRNA)は、細胞内においてDNAからタンパク質合成(翻訳)を行うリボソームへと情報を伝達するRNAです。遺伝子をコードしたmRNA上の配列により生成されるタンパク質のアミノ酸配列が決定されます。真核生物のmRNAのシーケンスはすべての真核生物のmRNA(タンパク質をコードしているRNA)を目的としており、しばしばmRNA-Seqとも呼ばれます。mRNA-Seqは次世代シーケンサー(NGS)を用い、ある特定の瞬間におけるサンプル内のmRNAの存在と量を明らかにし、細胞のトランスクリプトームの変化を解析します。NovogeneのmRNA-Seqは、最先端のIllumina NovaSeqプラットフォーム、ペアエンド150bpのシーケンス方法をベースに、遺伝子発現定量、遺伝子発現変異解析や新規転写物の特定、選択的スプライシングや、遺伝子融合などに対して完全なソリューションをご提案します。レファレンスの有無を問わず、熟練のインフォマティシャンが標準データ解析やカスタムデータ解析を行い、論文にすぐに使用できるデータをお届けします。

    Service Specifications

    アプリケーション

    医学研究:

  • 病理学的メカニズム
  • 腫瘍サブタイプ分類
  • 分子マーカー
  • 人類の進化
  • 薬物標的
  • 臨床診断
  • パーソナルヘルスケア
  • 農業研究:

  • 発育
  • 順応性
  • 農業特性
  • 作物の進化
  • Novogeneの強み

  • 弊社は豊富な実績の下、数万を超えるプロジェクトを実施しており、多くの記事がインパクトファクターの高い著名なジャーナルに掲載されています。
  • iIlluminaの公式保証基準以上のQ30スコア≥80%を保証する卓越したデータ品質
  • 国際的に認められた主流ソフトウェアと確立された社内パイプラインを使用して、発現の差異を検出し、新規転写産物の同定、機能アノテーションを作成する包括的なデータ解析。
  • 弊社の解析データのソフトウェアは、ユーザーにとって使いやすい操作仕様で、解析結果を柔軟に視覚化できます。
  • サンプル要件

    Library Type
    Sample Type
    Amount
    RNA Integrity Number
    (Agilent 2100)
    Purity
    (NanoDrop)
    Eukaryotic RNA-Seq
    (cDNA library)
    Total RNA
    ≥ 0.4 μg
    ≥ 6.8 (Animal), with smooth base line
    ≥ 6.3 (Plant and Fungus), with smooth base line
    OD260/280 = 1.8-2.2;
    OD260/230 ≥ 1.8;
    Total RNA (Blood)
    ≥ 0.8 μg
    Total RNA (Single Cell)
    ≥ 100ng
    Amplified cDNA (double-stranded)
    ≥ 100ng
    Fragments between 400bp and 5000bp with main peak at ~2000bp
    OD260/280 = 1.8-2.0;
    OD260/230 ≥ 1.8;
    Eukaryotic RNA-Seq
    (strand specific library)
    Total RNA
    ≥ 0.8 μg
    ≥ 6.8 (Animal), with smooth base line
    ≥ 6.3 (Plant and Fungus), with smooth base line
    OD260/280 = 1.8-2.2;
    OD260/230 ≥ 1.8;

    シーケンスパラメーターと解析内容

    プラットフォーム
    Illumina NovaSeq 6000
    読み取り長
    ペアエンド150
    推奨されるシーケンス深度
    ≥ 2000万対リード (1検体※参照配列有り)


    ≥ 5000万対リード (1検体※参照配列無し→de novoトランスクリプトームアセンブリ)

    標準データ解析
    データ品質管理
    マッピング、アセンブリ
    遺伝子発現定量解析、発現差異解析、エンリッチメント解析
    タンパク質間相互作用(PPI)解析
    転写因子機能アノテーション
    癌遺伝子機能アノテーション
    SNP、InDelの検出
    選択的スプライシングの同定
    融合遺伝子予測(腫瘍細胞と癌細胞株のみ)

    注:詳細については、サービス仕様をご参照ください。カスタマイズされたリクエストについては、お問い合わせください

    プロジェクト ワークフロー

    Armadillo repeat containing 12 promotes neuroblastoma progression through interaction with retinoblastoma binding protein 4

    緒論

    神経堤由来細胞から生じる小児集団における最も一般的な悪性固形腫瘍の1つである神経芽細胞腫(NB)は、小児期の癌関連死亡率の15%を占めます。 高リスクのNBに苦しむ患者の臨床転帰は不良です。 NBの攻撃性と進行に不可欠なメカニズムは、さらに研究する必要があります。

    サンプルとシーケンス方法

    サンプル

  • MYCN増幅あり/なしの腫瘍細胞

  • シーケンス方法

  • ライブラリー調製:RNA-seqライブラリー
  • シーケンス:Illumina HiSeq X Ten
  • 結果

    図1 ARMC12の異所性発現は、NB細胞におけるPRC2下流腫瘍抑制遺伝子の発現を抑制する

    ボルカノプロット(左のパネル)、ベン図(中央のパネル)、ヒートマップ(右のパネル)は、空のベクターで安定的にトランスフェクトされたSH-SY5Y細胞(モック) またはARMC12強制発現における遺伝子発現の変化(倍率変化> 2.0、FDR <0.05)を示しています。 赤はヒートマップでの高発現を示し、青は低発現を示します。

    結論

    ARMC12は腫瘍の進行に重要な役割を果たし、NBの潜在的な治療アプローチになる可能性があります。 機序としては、ARMC12は網膜芽細胞腫結合タンパク質4(RBBP4)と物理的に相互作用して、ポリコーム抑制複合体2の形成と活性を促進し、腫瘍抑制遺伝子の転写抑制をもたらします。

    Targeting epigenetic crosstalk as a therapeutic strategy for ezh2-aberrant solid tumors

    緒論

    EZH2の変異または異常なアップレギュレーションはヒトの癌で頻繁に発生しますが、EZH2阻害剤(EZH2i)の臨床的利点は依然として不十分であり、特定の血液悪性腫瘍に限られています。 EZH2iがどのようにグローバルエピジェネティックシグネチャを変調するか、また、さまざまな固形腫瘍でEZH2isを使用して新しい洞察をより優れた治療戦略にどのように変換できるかに取り組むことは、非常に意味があります。

    サンプルとシーケンス方法

    サンプル

  • U2932、SMMC-7721、およびPfeiffer細胞
  • ライブラリー調製

  • mRNAライブラリー、NEBNext UltraTM RNA Library Prep it for Illumina
  • シーケンス方法

  • Illuminaプラットフォーム
  • 結果
    図2.フィードバックH3K27アセチル化の変化が発癌性転写リプログラミングを促進する
    A)EPZ-6438の影響を受けるH3K27ac ChIP-seqデータ、RNA-seqデータ、およびプロテオームデータのGSEA分析。 分子シグネチャデータベース(MSigDB)でU2932、SMMC-7721、およびPfeiffer細胞株をDMSOとEPZ-6438処理で比較し、発癌シグネチャで濃縮したパスウェイのグローバルヒートマップを示す。 色はFDR q値に基づいており、最も暗い青はq R 0.1またはN / Aを表します(BおよびC)。ベン図はそれぞれRNA-seqデータ(B)およびプロテオームデータ(C)に基づいた、無感受性細胞株(U2932、SMMC-7721)間の統計的に(FDR q <0.05)濃縮したパスウェイの重複を示す 。
    結論

    この研究で明らかになったエピジェネティックな相互作用により、EZH2isの治療上の可能性を血液学的悪性腫瘍から固形腫瘍に拡大することができました。考察から、EZH2iがH3K27meとH3K27acの間のクロストークを引き起こし、発癌遺伝子の活性化につながることが明らかになりました。 これは、このクロストークを標的とすることが治療可能性を提供できることを示唆しているかもしれません。

    mRNA and Small RNA Transcriptomes Reveal Insights into Dynamic Homoeolog Regulation of Allopolyploid Heterosis in Nascent Hexaploid Wheat

    緒論

    発生期の異質六倍体コムギは、一般的なコムギ(Triticumaestivum)の初期の遺伝的状態を表し、Triticum turgidum(AABB)とAegilops tauschii(DD)の間の雑種として、また染色体倍加によって成長の活力と順応性においてその両親より優れています。 この成功の分子的根拠は不明のままです。

    サンプルとシーケンス方法

    サンプル

  • 六倍体小麦、中国春小麦、Triticum Turgidum、Aegilops Tauschiiの組織
  • ライブラリー調製

  • mRNA-seqおよびsRNA-seqライブラリ
  • シーケンス方法

  • Illumina HiSeq2000
  • 結果

    図3.発生期の同種六倍体小麦の若いスパイクにおける非相加的に発現した遺伝子

    (A)S3子孫とその四倍体(AABB)と二倍体(DD)前駆細胞で異なって発現する遺伝子。種(色付き)に近い数字は、隣接する種と比較して発現が増加した遺伝子を表します。パーセンテージは、若いスパイクで発現したすべての遺伝子間のそれらを示します 。2種間で異なって発現する遺伝子の総数が示されています(黒)。

    (B)非相加的に発現した遺伝子のGO濃縮分析。 統計的優位に濃縮されたGOを示す(フィッシャーテストFDR <0.05)。 BP、生物学的プロセス; MF、分子機能; CC、細胞コンポーネント。

    結論 

    異質六倍体小麦は、四倍体小麦のABゲノムとAe. tauschiiのDゲノムを組み合わせたものです。 その結果異なる環境に適応していた品種のゲノムの結合をもたらし、したがって、より広い範囲の生育環境にさらに適応する可能性を広げました。 全体として、初期の異質倍数化イベント中に確立された分子基盤は、広く栽培される小麦の出現の成功の基礎を築きました。


    Error Rate Distribution

    The x-axis shows the base position along each sequencing read and the y-axis shows the base error rate.

    GC Content Distribution

    Horizontal axis for reads position, vertical axis for single base percentage. Different color for different base type.

    Classification of raw reads


    Mapping region


    Quantification

    X axis represents the name of sample, Y axis indicates the log10(FPKM+1), parameters of box plots are indicated, including maximum, upper quartile, mid-value, lower quartile and minimum.

    Volcano Plot

    Horizontal axis for the fold change of genes in different samples. Vertical axis for statistically significant degree of changes in gene expression levels, the smaller the corrected pvalue, the bigger -log10(corrected pvalue), the more significant the difference. The point represents gene, blue dots indicate no significant difference in genes, red dots indicate upregulated differential expression genes, green dots indicate downregulated differential expression genes.

    Hierarchical Clustering Heatmap

    The overall results of FPKM cluster analysis, clustered using the log10(FPKM+1) value. Red denotes genes with high expression levels, and blue denotes genes with low expression levels. The color ranging from red to blue indicates log10(FPKM+1) value from large to small.