Name: Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Qualitätskontrolle für Bulk-RNA-seq-Experimente in Eukaryoten (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-11-07T13:30:00.000+00:00
Duration: 5 min 7 s
Description: Lernen Sie die Rup-Pipeline zur Qualitätskontrolle von Bulk-RNA-seq-Daten in Eukaryoten. Diese automatisierte Bioinformatik-Methode ermöglicht Biologen eine zuverlässige Bewertung vor der Genexpressionsanalyse.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<ol><li>Kivivirta, K. I., Herbert, D., Roessner, C., De Folter, S., Marsch-Martinez, N., Becker, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transcriptome+analysis+of+gynoecium+morphogenesis+uncovers+the+chronology+of+gene+regulatory+network+activity%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Physiol%22%5BJournal%5D)">Transcriptome analysis of gynoecium morphogenesis uncovers the chronology of gene regulatory network activity.</a> Plant Physiol. 185 (3), 1076-1090 (2021).</li>
<li>Hohenfeld, C. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparative+analysis+of+infected+cassava+root+transcriptomics+reveals+candidate+genes+for+root+rot+disease+resistance%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">Comparative analysis of infected cassava root transcriptomics reveals candidate genes for root rot disease resistance.</a> Sci Rep. 14 (1), 10587(2024).</li>
<li>Li, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Time-course+transcriptomic+information+unravels+the+mechanisms+of+improved+drought+tolerance+by+drought-priming+in+wheat%5BTitle%5D)+AND+%22J+Integr+Agric%22%5BJournal%5D)">Time-course transcriptomic information unravels the mechanisms of improved drought tolerance by drought-priming in wheat.</a> J Integr Agric. 24 (8), 2902-2919 (2024).</li>
<li>DeLuca, D. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RNA-SeQC%3A+RNA-seq+metrics+for+quality+control+and+process+optimization%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">RNA-SeQC: RNA-seq metrics for quality control and process optimization.</a> Bioinformatics. 28 (11), 1530-1532 (2012).</li>
<li>Wang, L., Wang, S., Li, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RSeQC%3A+Quality+control+of+RNA-seq+experiments%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">RSeQC: Quality control of RNA-seq experiments.</a> Bioinformatics. 28 (16), 2184-2185 (2012).</li>
<li>Zhou, Q., Su, X., Jing, G., Chen, S., Ning, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RNA-QC-chain%3A+Comprehensive+and+fast+quality+control+for+RNA-seq+data%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Genomics%22%5BJournal%5D)">RNA-QC-chain: Comprehensive and fast quality control for RNA-seq data.</a> BMC Genomics. 19 (1), 144(2018).</li>
<li>Deshpande, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RNA-seq+data+science%3A+From+raw+data+to+effective+interpretation%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Genet%22%5BJournal%5D)">RNA-seq data science: From raw data to effective interpretation.</a> Front Genet. 14, 997383(2023).</li>
<li>Li, D., Zand, M. S., Dye, T. D., Goniewicz, M. L., Rahman, I., Xie, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+evaluation+of+RNA-seq+differential+analysis+methods%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">An evaluation of RNA-seq differential analysis methods.</a> PLoS One. 17 (9), e0264246(2022).</li>
<li>FastQC: A quality control tool for high throughput sequence data. , Babraham Bioinformatics. 
 <a target="_blank" href="http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/">http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/</a> (2025).</li>
<li>Kassambara, A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKassambara%2C+A+%22fastqcr%3A+Quality+control+of+sequencing+data%22">fastqcr: Quality control of sequencing data</a>. , https://rpkgs.datanovia.com/fastqcr/index.html (2023).</li>
<li>Chen, S., Zhou, Y., Chen, Y., Gu, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((fastp%3A+An+ultra-fast+all-in-one+FASTQ+preprocessor%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">fastp: An ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor.</a> Bioinformatics. 34 (17), i884-i890 (2018).</li>
<li>Wang, W., Luo, J. D., Carroll, T. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWang%2C+W+%22Rfastp%22">Rfastp</a>. , https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/Rfastp.html (2025).</li>
<li>Wickham, H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWickham%2C+H+%22ggplot2%3A+Elegant+graphics+for+data+analysis%22">ggplot2: Elegant graphics for data analysis</a>. , Springer-Verlag. New York. https://ggplot2.tidyverse.org (2016).</li>
<li>Shi, W. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aShi%2C+W+%22Rsubread%22">Rsubread</a>. , https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/Rsubread.html (2025).</li>
<li>Wagner, G. P., Kin, K., Lynch, V. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measurement+of+mRNA+abundance+using+RNA-seq+data%3A+RPKM+measure+is+inconsistent+among+samples%5BTitle%5D)+AND+%22Theory+Biosci%22%5BJournal%5D)">Measurement of mRNA abundance using RNA-seq data: RPKM measure is inconsistent among samples.</a> Theory Biosci. 131 (4), 281-285 (2012).</li>
<li>Liu, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluating+the+impact+of+sequencing+depth+on+transcriptome+profiling+in+human+adipose%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Evaluating the impact of sequencing depth on transcriptome profiling in human adipose.</a> PLoS One. 8, e66883(2013).</li>
<li>Schurch, N. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+many+biological+replicates+are+needed+in+an+RNA-seq+experiment+and+which+differential+expression+tool+should+you+use%5BTitle%5D)+AND+%22RNA%22%5BJournal%5D)">How many biological replicates are needed in an RNA-seq experiment and which differential expression tool should you use.</a> RNA. 22 (6), 839-851 (2016).</li>
<li>Liu, Y., Zhou, J., White, K. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RNA-seq+differential+expression+studies%3A+More+sequence+or+more+replication%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">RNA-seq differential expression studies: More sequence or more replication.</a> Bioinformatics. 30 (3), 301-304 (2014).</li>
<li>Deschamps-Francoeur, G., Simoneau, J., Scott, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Handling+multi-mapped+reads+in+RNA-seq%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Struct+Biotechnol+J%22%5BJournal%5D)">Handling multi-mapped reads in RNA-seq.</a> Comput Struct Biotechnol J. 18, 1569-1576 (2020).</li>
<li>Seppey, M., Manni, M., Zdobnov, E. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((BUSCO%3A+Assessing+genome+assembly+and+annotation+completeness%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+Mol+Biol%22%5BJournal%5D)">BUSCO: Assessing genome assembly and annotation completeness.</a> Methods Mol Biol. 1962, 227-245 (2019).</li>
<li>Patro, R., Duggal, G., Love, M. I., Irizarry, R. A., Kingsford, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Salmon+provides+fast+and+bias-aware+quantification+of+transcript+expression%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Salmon provides fast and bias-aware quantification of transcript expression.</a> Nat Methods. 14 (4), 417-419 (2017).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>fastQCR</td><td>R</td><td>0.1.3</td><td></td></tr><tr><td>FUJITSU ESPRIMO D958 Desktop</td><td>FUJITSU</td><td></td><td>die Pipeline wurde auf Ubuntu Linux 24.02 (32 GB RAM) entwickelt und getestet</td></tr><tr><td>Getopt</td><td>R</td><td>1.20.4</td><td></td></tr><tr><td>ggplot2</td><td>R</td><td>3.5.2</td><td></td></tr><tr><td>MacBook Pro&nbsp;</td><td>Apfel</td><td></td><td>die Pipeline wurde auf maxOS 15.4.1 (16 GB RAM) getestet</td></tr><tr><td>Pheatmap</td><td>R</td><td>1.0.13</td><td></td></tr><tr><td>R</td><td></td><td>4.4.3</td><td></td></tr><tr><td>Reshape2</td><td>R</td><td>1.4.4</td><td></td></tr><tr><td>rfastp</td><td>Bioleiter</td><td>1.16.0</td><td></td></tr><tr><td>rsamtools</td><td>Bioleiter</td><td>2.22.0</td><td></td></tr><tr><td>rsubread</td><td>Bioleiter</td><td>2.20.0</td><td></td></tr></tbody></table>

rup (rna-seq usability assessment pipeline) - qualitätskontrolle für bulk-rna-seq-experimente in eukaryoten

Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Quality Control for Bulk RNA-seq Experiments in Eukaryotes

Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Qualitätskontrolle für Bulk-RNA-seq-Experimente in Eukaryoten

Modern approaches in molecular plant science often require bulk RNA-seq experiments, for example, to track global changes in transcriptomes upon ...

rup-rna-seq-usability-assessment-pipeline-quality-control-for-bulk

Research

Forschung

JoVE Journal

Biology

Biologie

Wir beschreiben eine zielgerichtete RNA-Sequenzierungsmethode, die die Vorbereitung indizierter cDNA-Bibliotheken, Hybridisierung und Erfassung mit benutzerdefinierten Sonden und Datenanalyse umfasst, um ausgewählte Transkripte auf Genexpression, Mutationen und Genfusionen zu untersuchen. Targeted RNAseq ermöglicht die kostengünstige und schnelle Auswertung ausgewählter Transkripte auf einem Desktop-Sequenzierer.

RNA-Sequenzierung Assay Gezieltes Genexpression und Genomic Änderungen an Charakterisieren

Dieses Protokoll beschreibt die kombinatorische Verwendung von ChIP-Seq, 4sU-Seq, total RNA-Seq und Ribosom profiling für Zelllinien und Primärzellen. Nachverfolgen von Änderungen im Transkriptionsfaktor verbindlich, de Novo Transkription, RNS-Verarbeitung, Umsatz und Übersetzung im Laufe der Zeit und zeigt den gesamten Verlauf der Ereignisse in aktivierten und/oder sich rasch verändernden Zellen ermöglicht.

Echtzeit-Analyse des Transkriptionsfaktors verbindlich, Transkription, Übersetzung und Umsatz, globale Ereignisse während der zellulären Aktivierung anzuzeigen

Dieses Protokoll bietet Forschern mit einem neuen Tool um die Treue der Transkription in mehrere Modellorganismen zu überwachen.

Genomweite Überwachung der Übertragungsfehler in Eukaryonten

Wir präsentieren ein detailliertes reparaturbasiertes Analyseprotokoll für kleine RNA-Bibliotheken mit weniger Voreingenommenheit als Standardmethoden und einer erhöhten Empfindlichkeit für 2'-O-Methyl-RNAs. Dieses Protokoll kann mit hausgemachten Reagenzien befolgt werden, um Kosten zu sparen oder Kits für die Bequemlichkeit zu verwenden.

Verbesserung der kleinen RNA-Seq: Weniger Voreingenommenheit und bessere Detektion von 2'-O-Methyl RNAs

Diese Methode beschreibt die Schritte zur Verbesserung der Qualität und Quantität der Sequenzdaten, die aus formal in-fixierten Paraffin-eingebetteten (FFPE) RNA-Proben gewonnen werden können. Wir beschreiben die Methodik zur genaueren Bewertung der Qualität von FFPE-RNA-Proben, bereiten Sequenzierungsbibliotheken vor und analysieren die Daten aus FFPE-RNA-Proben.

Optimierung zur Sequenzierung und Analyse degradierter FFPE-RNA-Proben

Der Zweck dieses Protokolls ist es, die Evolution und Expression von Kandidatengenen anhand von RNA-Sequenzierungsdaten zu untersuchen.

Eine Bioinformatik-Pipeline zur Untersuchung der molekularen Evolution und Genexpression mit RNA-seq

Dieses Protokoll beschreibt einen Arbeitsablauf von Ex-vivo - oder In-vitro-Zellkulturen bis hin zur transkriptomischen Datenvorverarbeitung für ein kostengünstiges Transkriptom-basiertes Wirkstoff-Screening.

Kosteneffizientes transkriptomisches Wirkstoff-Screening

Die absolute Quantifizierung der RNA-Sequenzierung (AQRNA-seq) ist eine Technologie, die entwickelt wurde, um die Landschaft aller kleinen RNAs in biologischen Gemischen zu quantifizieren. Hier werden sowohl die Bibliotheksvorbereitung als auch die Datenverarbeitungsschritte von AQRNA-seq demonstriert, wobei Veränderungen im Transfer-RNA (tRNA)-Pool in Mycobacterium bovis BCG während der hungerinduzierten Dormanzphase quantifiziert werden.

AQRNA-seq zur Quantifizierung kleiner RNAs

Planar Lipid-Doppelschichten, die auch als künstliche Lipid-Doppelschichten, können Sie studieren ionenleitenden Kanälen in einem genau definierten Umgebung. Hier zeigen wir die einzelnen Schritte nötig, um die Doppelschicht Kammer vorzubereiten, die Elektroden und wie man testen, ob der Doppelschicht für Einkanal-Messungen ist.

Herstellung künstlicher Doppelschichten für Elektrophysiologie Experimente

Wir zeigen die Verwendung von DNA-Microarrays für die Expression Profiling des Nervensystems. Wir beschreiben RNA Qualitätskontrolle, Probe Kennzeichnung und Array-Hybridisierung und Scannen.

DNA Microarrays: Sample Quality Control, Array Hybridisierung und Scannen

Lernen Sie die Rup-Pipeline zur Qualitätskontrolle von Bulk-RNA-seq-Daten in Eukaryoten. Diese automatisierte Bioinformatik-Methode ermöglicht Biologen eine zuverlässige Bewertung vor der Genexpressionsanalyse.

Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Qualitätskontrolle für Bulk-RNA-seq-Experimente in Eukaryoten

Weitere Videos entdecken