跳到正文
RNA 修饰检测服务 · 单碱基分辨率定位与定量 服务总览 免费热线 400-886-5058

small RNA 修饰芯片

比较范围留在 small RNA 里:miRNA、pre-miRNA、tRNA 与 tRF&tiRNA 上的修饰水平,一轮读出——每次项目测一种修饰,得到的是水平差异,不是位点。

01这项服务报告什么

small RNA 修饰芯片在 small RNA 范围内检测某一类修饰的水平,覆盖 miRNA、pre-miRNA、tRNA 与 tRF&tiRNA,报告样本或分组之间的修饰水平差异。

两件事要先说清:每次项目只测一种修饰(可选的修饰范围见下表),以及结果不定位到单碱基 —— 它给的是「哪一类 small RNA 的修饰水平动了」,而不是「位点在第几个碱基」。

读出方式是直接对 RNA 做末端标记定量,不经过逆转录与 PCR 扩增,因此不受这两步的序列偏好影响,低丰度的 small RNA 也能拿到信号。

02服务优势

  • 范围对准 small RNA:面板按 small RNA 设计,不是把 mRNA 芯片缩小来用。
  • 不经过扩增:直接末端标记定量,绕开逆转录与 PCR 带来的序列偏好。
  • 低丰度友好:small RNA 本身量少,这套读出对低丰度目标仍然灵敏。
  • 分组之间可比较:处理、分期或队列可以在同一面板上并排比较。
  • 边界写清楚:交付明确标注每次只测一种修饰、结果不含单碱基位置。
可选修饰范围(每次项目测一种)覆盖的 RNA 分子
o8G / m7G / m6A / m1A / Ψ / m5CmiRNA、pre-miRNA、tRNA、tRF&tiRNA

03背景与设定思路

small RNA 的修饰研究有一个现实约束:分子很短、丰度差别大,常用的扩增型流程容易在这两类目标上留下偏倚。芯片这条路线的取法是不扩增 —— 直接对 RNA 末端做标记并定量,读数因此更贴近样本里的原始比例。

它的定位是筛选与比较:先在 small RNA 范围内看某类修饰的水平在分组之间是否变化,把值得深入的分子挑出来。要落到具体位点,需要换成能读出位点的路线。

small RNA 上的修饰信号可以按水平读出来 —— 但要不要读到位点,是另一个问题。Widespread 8-oxoguanine modifications of miRNA seeds · Nature Cell Biology 2023 · DOI 10.1038/s41556-023-01209-6

04实验流程

从样本到修饰水平比较结果:

  • RNA 样本质检:确认 small RNA 部分是否满足检测要求。
  • 按所选修饰类型进行末端标记。
  • 与对应面板杂交。
  • 扫描与信号提取,得到各目标分子的信号值。
  • 质控、归一化与组间比较,输出差异分子清单。

05数据分析与交付

分析以分子为单位:先做信号质控与归一化,再比较组间差异,输出带信号值与变化倍数的分子清单,并标注分子类别。

交付内容

  • 芯片原始信号数据与扫描图像。
  • 质控报告:信号分布、重复性统计与不合格样本标记。
  • 修饰水平结果表(XLSX):分子、类别与信号值。
  • 差异分析表(XLSX),含倍数变化与统计显著性。
  • 聚类热图与分布图(PDF/PNG),以及结果说明文档。

06研究应用

  • small RNA 修饰重塑:看某类修饰的水平是否随处理或疾病状态改变。
  • 长度类别研究:把比较保持在 miRNA 尺度及相关分子上,不与 mRNA 的结论混在一起。
  • 分批取舍:先从一批 small RNA 里挑出值得做分子级或位点级实验的对象。
  • 与其它读数并读:把修饰水平变化与表达、加工成熟度等读数放在一起看趋势。

07常见问题

一次能测几类修饰?

每次项目测一种。可选的修饰范围是 o8G、m7G、m6A、m1A、Ψ 与 m5C,按研究问题选一类。

能给出位点吗?

不能。它给的是修饰水平与组间差异,不含单碱基位置信息。

为什么不走测序?

small RNA 分子短、丰度差别大,扩增型流程容易留下偏倚。这条路线不经过逆转录与 PCR 扩增,读数更接近样本里的原始比例。

覆盖哪些分子?

miRNA、pre-miRNA、tRNA 与 tRF&tiRNA 都在面板范围内;具体分子清单取决于所选面板。

结果能和 mRNA 的修饰结论放一起比较吗?

建议分开陈述。两者的检测对象、读数单位与背景都不同,直接横向比较容易得出不成立的结论。

08参考文献

  1. Widespread 8-oxoguanine modifications of miRNA seeds differentially regulate redox-dependent cancer development. Nature Cell Biology 2023. DOI 10.1038/s41556-023-01209-6

不确定该从哪条路线入手?

把样本类型、物种与研究问题发给我们,我们按你的问题给出可执行的检测组合建议。