Quantitative mapping of the cellular small RNA landscape with AQRNA-seq

转移RNA 核糖核酸 RNA序列 计算生物学 小RNA 生物 小RNA 寡核苷酸 翻译(生物学) 信使核糖核酸 转录组 遗传学 基因 DNA 基因表达
作者
Jennifer Hu,Daniel Yim,Duanduan Ma,Sabrina M. Huber,Nick Davis,Jo Marie Bacusmo,Sidney Y. Vermeulen,Jieliang Zhou,Thomas J. Begley,Michael S. DeMott,Stuart S. Levine,Valérie de Crécy‐Lagard,Peter C. Dedon,Bo Cao
出处
期刊:Nature Biotechnology [Springer Nature]
卷期号:39 (8): 978-988 被引量:54
标识
DOI:10.1038/s41587-021-00874-y
摘要

Current next-generation RNA-sequencing (RNA-seq) methods do not provide accurate quantification of small RNAs within a sample, due to sequence-dependent biases in capture, ligation and amplification during library preparation. We present a method, absolute quantification RNA-sequencing (AQRNA-seq), that minimizes biases and provides a direct, linear correlation between sequencing read count and copy number for all small RNAs in a sample. Library preparation and data processing were optimized and validated using a 963-member microRNA reference library, oligonucleotide standards of varying length, and RNA blots. Application of AQRNA-seq to a panel of human cancer cells revealed >800 detectable miRNAs that varied during cancer progression, while application to bacterial transfer RNA pools, with the challenges of secondary structure and abundant modifications, revealed 80-fold variation in tRNA isoacceptor levels, stress-induced site-specific tRNA fragmentation, quantitative modification maps, and evidence for stress-induced, tRNA-driven, codon-biased translation. AQRNA-seq thus provides a versatile means to quantitatively map the small RNA landscape in cells. AQRNA-seq allows accurate quantification of small RNAs.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
橘子橙子发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
文正熊发布了新的文献求助10
1秒前
天天快乐应助认真的画板采纳,获得10
1秒前
dropofwater发布了新的文献求助30
2秒前
代渺完成签到,获得积分10
2秒前
风色四叶草完成签到,获得积分10
2秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
2秒前
qdr发布了新的文献求助30
2秒前
36456657应助哦耶采纳,获得10
3秒前
3秒前
怕孤独的香蕉完成签到,获得积分10
3秒前
zg发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
baobaoxiong完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
4秒前
隐形曼青应助雨碎寒江采纳,获得10
4秒前
1111111完成签到,获得积分10
6秒前
曦颜完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
三三发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
wwww发布了新的文献求助10
6秒前
轻松惜筠完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
彼岸完成签到,获得积分10
8秒前
研友_pLw3vL发布了新的文献求助10
8秒前
Young完成签到,获得积分10
8秒前
科研小白发布了新的文献求助10
9秒前
HeWang发布了新的文献求助10
9秒前
Nia发布了新的文献求助10
9秒前
Akim应助wwww采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
10秒前
无花果应助133采纳,获得10
10秒前
JiangZaiqing发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Translanguaging in Action in English-Medium Classrooms: A Resource Book for Teachers 700
Exploring Nostalgia 500
Natural Product Extraction: Principles and Applications 500
Exosomes Pipeline Insight, 2025 500
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 500
Advanced Memory Technology: Functional Materials and Devices 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5667772
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4887765
关于积分的说明 15121847
捐赠科研通 4826643
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2584209
邀请新用户注册赠送积分活动 1538157
关于科研通互助平台的介绍 1496386