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Analyse du transcriptome par NGS (RNA-seq)

image20ProfileXpert propose des prestations d’analyse du transcriptome par NGS (RNA-seq) sur HiSeq 2500, NextSeq 500 et Miseq (Illumina).

Applications :
Quantification des ARN (eucaryotes et procaryotes), analyse de variants d’épissage, découverte de nouveaux ARN (variants), analyse de polymorphismes, analyse d’ARN fusion (transplicing), transcriptome de novo (à partir de génome inconnu ou de génome connu non annoté)

Nature des échantillons traités  :
ARN totaux provenant de cellules, tissus, biopsies, fluides (sang, lavages broncho-alvéolaires, liquide céphalo-rachidien), ARN préamplifiés issus de capture laser ou tri cellulaire, ARN issus de tissus FFPE…

Services:

  • Aide au plan expérimental,
  • Extraction des ARN, quantification des ARN, contrôles qualités des ARN,
  • Déplétion des rRNA ou ARN de globine (sang) par hybridation ou normalisation par DSN (Duplex-Specific Nuclease) des transcripts hautement exprimés,
  • Construction des librairies (directionnelles ou non directionnelles), quantification et validation, séquençage en single-read ou paired-end (en fonction de l’application)
  • Démultiplexage des données
  • Alignement de séquence sur génome de référence
  • Comptage des tags et normalisation des données

Nous avons besoin de 2 µg d’ARN totaux (DNA-free) à la concentration de 50-80 ng/µl eau RNAse-free. Pour des petites quantités d’ARN totaux (<10ng) ou ARN dégradés /FFPE (nous contacter). Pour l’analyse des miRNA, utilisez un protocole d’extraction qui permet la co-purification des petits ARN (miRNA, ARNt, ARNr 5,8S ) et des grands ARN (ARNm, ARNr 18S, ARNr 28S).

Livrables:
Un rapport comprenant : Les différents contrôles qualité et paramètres de séquençage, les données primaires avec le démultiplexage, les données brutes sous format FastQ, le comptage de tags et les données normalisées sous format .xls.

Activités associées :
Identification des gènes différentiellement exprimés, analyses statistiques et corrélations (ACP, arbres hiérarchiques), classement des données multicritères, voies de signalisation, comparaison à des bases de données, analyse métagénomique, polymorphismes, assemblage de novo (procaryotes), recherche de transplicing/ARN fusion etc…

Publications associées : voir transcriptome