Name: Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Contrôle de la qualité pour les expériences de RNA-seq en vrac chez les eucaryotes (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-11-07T13:30:00.000+00:00
Duration: 5 min 7 s
Description: Découvrez le pipeline Rup pour le contrôle qualité des données RNA-seq en vrac chez les eucaryotes. Cette méthode automatisée permet aux biologistes d'évaluer la fiabilité des données avant l'analyse d'expression génique.

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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>
<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>le pipeline a été développé et testé sur Ubuntu Linux 24.02 (32 Go 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>Pomme</td><td></td><td>le pipeline a été testé sur maxOS 15.4.1 (16 Go 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>Bioconducteur</td><td>1.16.0</td><td></td></tr><tr><td>rsamtools</td><td>Bioconducteur</td><td>2.22.0</td><td></td></tr><tr><td>rsubread</td><td>Bioconducteur</td><td>2.20.0</td><td></td></tr></tbody></table>

rup (rna-seq usability assessment pipeline) - contrôle de la qualité pour les expériences de rna-seq en vrac chez les eucaryotes

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

Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Contrôle de la qualité pour les expériences de RNA-seq en vrac chez les eucaryotes

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

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JoVE Journal

Biology

Biologie

Nous décrivons une méthode ciblée basée sur le séquençage de l’ARN qui comprend la préparation de banques d’ADNc indexées, l’hybridation et la capture avec des sondes personnalisées et l’analyse de données pour interroger les transcrits sélectionnés pour l’expression génique, les mutations et les fusions de gènes. Le RNAseq ciblé permet une évaluation rapide et rentable des transcrits sélectionnés sur un séquenceur de bureau.

Ciblées ARN Séquençage Assay pour caractériser l&#39;expression génique et génomique Transformations

Ce protocole décrit l’utilisation de combinatoire de ChIP-seq, 4sU-seq, total RNA-seq et ribosomes profilage de lignées cellulaires et les cellules primaires. Il permet aux changements suivi de transcription-facteur contraignant, novo de transcription, l’ARN traitement, chiffre d’affaires et traduction au fil du temps et d’afficher le cours général des événements dans les cellules activées ou évolues rapidement.

Analyse en temps réel du facteur de Transcription Binding, Transcription, traduction et chiffre d’affaires pour afficher des événements mondiaux au cours de l’Activation cellulaire

Le présent protocole aux chercheurs un nouvel outil pour surveiller la fidélité de la transcription dans plusieurs organismes modèles.

Surveillance de Génome-large d’erreurs de Transcription dans les organismes eucaryotes

Nous présentons un protocole détaillé de réparation de petite bibliothèque d'ARN avec moins de biais que les méthodes standard et une sensibilité accrue pour les ARN 2'-O-méthyle. Ce protocole peut être suivi à l'aide de réactifs faits maison pour économiser des coûts ou en utilisant des kits pour plus de commodité.

Améliorer l'ARN-seq : moins de biais et une meilleure détection des ARN 2'-O-Methyl

Cette méthode décrit les étapes pour améliorer la qualité et la quantité de données de séquence qui peuvent être obtenues à partir d’échantillons d’ARN formalin-fixes paraffin-embedded (FFPE). Nous décrivons la méthodologie pour évaluer plus précisément la qualité des échantillons FFPE-ARN, préparer des bibliothèques de séquençage et analyser les données des échantillons FFPE-ARN.

Optimisation du séquençage et de l’analyse des échantillons d’ARN FFPE dégradés

Le but de ce protocole est d’étudier l’évolution et l’expression des gènes candidats à l’aide de données de séquençage de l’ARN.

Un pipeline bioinformatique pour étudier l’évolution moléculaire et l’expression génique à l’aide de l’ARN-seq

Ce protocole décrit un flux de travail allant des cultures cellulaires ex vivo ou in vitro au prétraitement des données transcriptomiques pour un criblage rentable de médicaments basés sur le transcriptome.

Dépistage de drogues basé sur la transcriptomique rentable

Le séquençage de l’ARN par quantification absolue (AQRNA-seq) est une technologie développée pour quantifier le paysage de tous les petits ARN dans les mélanges biologiques. Ici, les étapes de préparation de la bibliothèque et de traitement des données d’AQRNA-seq sont démontrées, quantifiant les changements dans le pool d’ARN de transfert (ARNt) chez Mycobacterium bovis BCG pendant la dormance induite par la famine.

AQRNA-seq pour la quantification de petits ARN

Bicouches lipidiques planes, aussi appelé bicouches lipidiques artificielles, vous permettent d'étudier les canaux ioniques mener dans un environnement bien défini. Ici, nous démontrons les différentes étapes nécessaires pour préparer la chambre de bicouche, les électrodes et comment tester que le bicouche est adapté à un seul canal de mesure.

Préparation de bicouches artificielle pour des expériences d&#39;électrophysiologie

Nous démontrons l'utilisation de puces à ADN pour le profilage de l'expression du système nerveux. Nous décrivons le contrôle qualité de l'ARN, l'étiquetage de l'échantillon, et l'hybridation de tableau et de numérisation.

Cellules souches: le contrôle qualité des échantillons, hybridation Array et balayage

Découvrez le pipeline Rup pour le contrôle qualité des données RNA-seq en vrac chez les eucaryotes. Cette méthode automatisée permet aux biologistes d'évaluer la fiabilité des données avant l'analyse d'expression génique.

Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Contrôle de la qualité pour les expériences de RNA-seq en vrac chez les eucaryotes (Vidéo) | JoVE Journal

Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Contrôle de la qualité pour les expériences de RNA-seq en vrac chez les eucaryotes

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