Name: Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Control de calidad para experimentos de RNA-seq a granel en eucariotas (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-11-07T13:30:00.000+00:00
Duration: 5 min 7 s
Description: Aprende a realizar control de calidad en experimentos de RNA-seq usando herramientas bioinformáticas automatizadas. Este protocolo permite evaluar datos de secuenciación de manera confiable antes del análisis de expresión génica.

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<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>
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<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>
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<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>
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<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>
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<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>
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<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 Sobremesa</td><td>FUJITSU</td><td></td><td>la cadena se desarrolló y probó en Ubuntu Linux 24.02 (32 Gb de RAM)</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>Manzana</td><td></td><td>la tubería se probó en maxOS 15.4.1 (16 Gb de RAM)</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>RFASP</td><td>Bioconductor</td><td>1.16.0</td><td></td></tr><tr><td>rsamtools</td><td>Bioconductor</td><td>2.22.0</td><td></td></tr><tr><td>rsubread</td><td>Bioconductor</td><td>2.20.0</td><td></td></tr></tbody></table>

rup (rna-seq usability assessment pipeline) - control de calidad para experimentos de rna-seq a granel en eucariotas

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

Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Control de calidad para experimentos de RNA-seq a granel en eucariotas

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

Investigación

JoVE Journal

Biology

Biología

Describimos un método basado en la secuenciación de ARN dirigido que incluye la preparación de bibliotecas de ADNc indexadas, hibridación y captura con sondas personalizadas y análisis de datos para interrogar transcripciones seleccionadas para la expresión génica, mutaciones y fusiones de genes. Targeted RNAseq permite una evaluación rápida y rentable de transcripciones seleccionadas en un secuenciador de escritorio.

La secuenciación de ARN dirigidos Ensayo para caracterizar la expresión génica y la genómica alteraciones

Este protocolo describe el uso combinatorio de ChIP-seq, 4sU-seq, total RNA-seq y perfiles para las líneas celulares y células primarias del ribosoma. Permite el seguimiento de cambios en el factor de transcripción vinculante, novo de transcripción, procesamiento de RNA, rotación y traducción con el tiempo y viendo el curso general de los acontecimientos en las células activadas o cambiantes.

Análisis en tiempo real del Factor de transcripción vinculante, transcripción, traducción y rotación para mostrar los eventos globales durante la activación celular

Este protocolo ofrece a los investigadores una nueva herramienta para controlar la fidelidad de la transcripción en organismos modelo múltiples.

Vigilancia de todo el genoma de errores de transcripción en organismos eucariotas

Presentamos un protocolo detallado de reparación de la biblioteca de ARN pequeño con menos sesgo que los métodos estándar y una mayor sensibilidad para los ARN de 2'-O-metil. Este protocolo se puede seguir utilizando reactivos caseros para ahorrar costos o usar kits para mayor comodidad.

Mejora de ARN pequeño-seq: Menos sesgo y mejor detección de 2'-O-Metil RNAs

Este método describe los pasos para mejorar la calidad y la cantidad de datos de secuencia que se pueden obtener a partir de muestras de ARN incrustadas de parafina fija de formalina (FFPE). Describimos la metodología para evaluar con mayor precisión la calidad de las muestras de FFPE-RNA, preparar bibliotecas de secuenciación y analizar los datos de muestras de ARN FFPE.

Optimización para la secuenciación y el análisis de muestras de FFPE-ARN degradadas

El propósito de este protocolo es investigar la evolución y expresión de genes candidatos utilizando datos de secuenciación de ARN.

Una Tubería Bioinformática Para La Investigación De La Evolución Molecular Y La Expresión Génica Usando RNA-seq

Este protocolo describe un flujo de trabajo desde los cultivos celulares ex vivo o in vitro hasta el preprocesamiento de datos transcriptómicos para el cribado rentable de fármacos basado en transcriptomas.

Cribado de fármacos basado en transcriptómica rentable

La secuenciación de ARN de cuantificación absoluta (AQRNA-seq) es una tecnología desarrollada para cuantificar el panorama de todos los ARN pequeños en mezclas biológicas. Aquí, se demuestran los pasos de preparación de la biblioteca y procesamiento de datos de AQRNA-seq, cuantificando los cambios en el grupo de ARN de transferencia (ARNt) en Mycobacterium bovis BCG durante la latencia inducida por inanición.

AQRNA-seq para cuantificar ARNs pequeños

Bicapas planas de lípidos, también llamado bicapas lipídicas artificiales, permiten estudiar la realización de canales de iones en un medio ambiente bien definidos. Este sentido, demostrar los distintos pasos necesarios para preparar la cámara de doble capa, los electrodos y la forma de probar que la bicapa es adecuado para mediciones de un solo canal.

Preparación de la bicapa artificial para experimentos de electrofisiología

Se demuestra el uso de microarrays de ADN para la expresión de perfiles del sistema nervioso. Se describe el control de ARN de calidad, etiquetado de la muestra, y la hibridación de la matriz y de exploración.

Microarrays de ADN: Control de calidad de la muestra, la hibridación de la matriz y de escaneo

Aprende a realizar control de calidad en experimentos de RNA-seq usando herramientas bioinformáticas automatizadas. Este protocolo permite evaluar datos de secuenciación de manera confiable antes del análisis de expresión génica.

Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Control de calidad para experimentos de RNA-seq a granel en eucariotas

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