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Research Article
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Il sequenziamento dell'RNA a quantificazione assoluta (AQRNA-seq) è una tecnologia sviluppata per quantificare il panorama di tutti i piccoli RNA nelle miscele biologiche. Qui, vengono dimostrate sia le fasi di preparazione della libreria che quelle di elaborazione dei dati di AQRNA-seq, quantificando i cambiamenti nel pool di RNA di trasferimento (tRNA) in Mycobacterium bovis BCG durante la dormienza indotta dalla fame.
AQRNA-seq fornisce una relazione lineare diretta tra i conteggi delle letture di sequenziamento e i piccoli numeri di copie di RNA in un campione biologico, consentendo così una quantificazione accurata del pool di piccoli RNA. La procedura di preparazione della libreria AQRNA-seq qui descritta prevede l'uso di linker di sequenziamento progettati su misura e un passaggio per ridurre le modifiche dell'RNA di metilazione che bloccano la processività della trascrizione inversa, con conseguente aumento della resa di cDNA a lunghezza intera. Inoltre, viene presentata un'implementazione dettagliata della pipeline bioinformatica di accompagnamento. Questa dimostrazione di AQRNA-seq è stata condotta attraverso un'analisi quantitativa dei 45 tRNA in Mycobacterium bovis BCG raccolti in 5 giorni selezionati in un corso di 20 giorni di privazione di nutrienti e 6 giorni di rianimazione. In questa sede verranno discussi anche gli sforzi in corso per migliorare l'efficienza e il rigore di AQRNA-seq. Ciò include l'esplorazione di metodi per ovviare alla purificazione del gel per mitigare i problemi del dimero del primer dopo l'amplificazione della PCR e per aumentare la percentuale di letture a lunghezza intera per consentire una mappatura delle letture più accurata. I futuri miglioramenti di AQRNA-seq si concentreranno sulla facilitazione dell'automazione e dell'implementazione ad alto rendimento di questa tecnologia per quantificare tutte le piccole specie di RNA in campioni di cellule e tessuti provenienti da diversi organismi.
Il sequenziamento di nuova generazione (NGS), noto anche come sequenziamento massivamente parallelo, è una tecnologia di sequenziamento del DNA che prevede la frammentazione del DNA, la legatura degli oligonucleotidi adattatori, l'amplificazione basata sulla reazione a catena della polimerasi (PCR), il sequenziamento del DNA e il riassemblaggio delle sequenze di frammenti in un genoma. L'adattamento dell'NGS all'RNA di sequenza (RNA-seq) è un approccio potente per identificare e quantificare i trascritti di RNA e le loro varianti1. Gli sviluppi innovativi nei flussi di lavoro per la preparazione delle librerie di RNA e nelle pipeline di analisi bioinformatica, insieme ai progressi nella strumentazione di laboratorio, hanno ampliato il repertorio delle applicazioni RNA-seq, progredendo oltre il sequenziamento dell'esoma verso omiche funzionali avanzate come la profilazione dell'RNA non codificante2, l'analisi di singole cellule3, la trascrittomica spaziale 4,5, l'analisi di splicing alternativo6, tra gli altri. Questi metodi avanzati di RNA-seq rivelano funzioni complesse dell'RNA attraverso l'analisi quantitativa del trascrittoma in cellule e tessuti normali e malati.
Nonostante questi progressi nell'RNA-seq, diverse caratteristiche tecniche chiave limitano la potenza quantitativa del metodo. Sebbene la maggior parte dei metodi RNA-seq consenta una quantificazione precisa e accurata dei cambiamenti nei livelli di RNA tra variabili sperimentali (ad esempio, campioni biologici e/o stati fisiologici), non possono fornire confronti quantitativi dei livelli di molecole di RNA all'interno di un campione. Ad esempio, la maggior parte dei metodi RNA-seq non è in grado di quantificare con precisione il numero relativo di copie di singole molecole isoaccettori di tRNA in un pool cellulare di tRNA espressi. Come evidenziato nella pubblicazione complementare7, questa limitazione all'RNA-seq deriva da diverse caratteristiche della struttura dell'RNA e dalla biochimica della preparazione della libreria. Ad esempio, l'attività degli enzimi di ligazione utilizzati per legare i linker di sequenziamento delle estremità 3' e 5' alle molecole di RNA è fortemente influenzata dall'identità dei nucleotidi terminali dell'RNA e dei linker di sequenziamento. Ciò porta a grandi variazioni nell'efficienza delle legature dei linker e a profondi aumenti artefatti nelle letture del sequenziamento 8,9,10.
Una seconda serie di limitazioni deriva dalle proprietà strutturali intrinseche delle molecole di RNA. In particolare, la formazione della struttura secondaria dell'RNA e i cambiamenti dinamici nelle dozzine di modifiche post-trascrizionali dell'RNA dell'epitrascrittoma possono causare la caduta o la mutazione della polimerasi durante la trascrizione inversa. Questi errori provocano una sintesi incompleta o troncata del cDNA o un'alterazione della sequenza dell'RNA. Sebbene entrambi questi fenomeni possano essere sfruttati per mappare strutture secondarie o alcune modifiche, degradano l'accuratezza quantitativa dell'RNA-seq se le successive fasi di preparazione della libreria non riescono a catturare cDNA troncati o se l'elaborazione dei dati elimina sequenze mutate che non corrispondono a un set di dati di riferimento11,12. Inoltre, l'immensa diversità chimica, di lunghezza e strutturale dei trascritti di RNA, così come la mancanza di strumenti per frammentare uniformemente gli RNA lunghi, diminuisce l'applicabilità della maggior parte dei metodi RNA-seq a tutte le specie di RNA13.
Il metodo AQRNA-seq (absolute quantification RNA sequencing) è stato sviluppato per rimuovere molti di questi vincoli tecnici e biologici che limitano l'accuratezza quantitativa7. Riducendo al minimo le distorsioni sequenza-dipendenti nella cattura, nella legatura e nell'amplificazione durante la preparazione della libreria di sequenziamento dell'RNA, AQRNA-seq raggiunge una linearità superiore rispetto ad altri metodi, quantificando con precisione il 75% di una libreria di riferimento di 963 miRNA con un'accuratezza di 2 volte. Questa correlazione lineare tra sequenziamento, conteggio delle letture e abbondanza di RNA è osservata anche in un'analisi di un pool di standard di oligonucleotidi di RNA a lunghezza variabile e in riferimento a metodi ortogonali come il northern blotting. Stabilire la linearità tra il conteggio delle letture di sequenziamento e l'abbondanza di RNA consente ad AQRNA-seq di ottenere una quantificazione accurata e assoluta di tutte le specie di RNA all'interno di un campione.
Di seguito è riportata una descrizione del protocollo per il flusso di lavoro di preparazione della libreria AQRNA-seq e della pipeline di analisi dei dati a valle associata. Il metodo è stato applicato per chiarire le dinamiche dell'abbondanza di tRNA durante la dormienza indotta dalla fame e la successiva rianimazione nel modello di tubercolosi Mycobacterium bovis bacilli de Calmette et Guérin (BCG). I risultati sono stati presentati per la visualizzazione esplorativa dei dati di sequenziamento, insieme alle successive analisi di clustering e di espressione differenziale che hanno svelato modelli distinguibili nell'abbondanza di tRNA associati a vari fenotipi.
NOTA: La Figura 1 fornisce un'illustrazione grafica delle procedure coinvolte nella preparazione della libreria AQRNA-seq. Informazioni dettagliate sui reagenti, le sostanze chimiche e le colonne/kit utilizzati nella procedura sono disponibili nella Tabella dei materiali. Si raccomanda di eseguire una valutazione completa della purezza, dell'integrità e della quantità dei campioni di RNA in ingresso utilizzando (i) l'elettroforesi su gel di agarosio al 3%, (ii) strumenti di elettroforesi automatizzati per il controllo della qualità dei campioni di biomolecole (vedere la Tabella dei materiali) e (iii) la spettrofotometria UV-Visibile e/o la quantificazione fluorimetrica. E' obbligatorio mantenere tutte le reazioni e le master mix su ghiaccio, se non diversamente specificato. Trasportare i reagenti (ad es. enzimi) in celle frigorifere da e verso lo stoccaggio a -20 °C per preservarne la durata di conservazione ed evitare cicli multipli di congelamento-scongelamento degli intermedi di libreria.
1. Defosforilazione degli RNA
NOTA: La rimozione del 5'-fosfato (P; donatore) impedisce l'autolegatura al 3'-idrossile (OH; accettore) degli RNA. I linker non si auto-legano poiché la loro estremità 3' viene modificata per incorporare una dideossicitidina (Linker 1) o uno spaziatore (Linker 2). I linker possono essere legati solo unendo il loro 5'-P al 3'-OH degli RNA o cDNA.
2. Legatura del linker 1 all'estremità 3' degli RNA
3. Rimozione delle metilazioni post-trascrizionali da parte dell'AlkB demetilasi
NOTA: AlkB è un enzima batterico che rimuove i gruppi metilici da alcuni, ma non da tutti, i nucleotidi metilati nel DNA e nell'RNA. La rimozione di diversi tipi di ribonucleotidi metilati nell'RNA previene la caduta della trascrittasi inversa per consentire letture più complete e l'identificazione dei siti di modifica. Questo passaggio deve essere controllato a un pH basso per evitare una degradazione inaspettata degli RNA.
4. Rimozione del linker in eccesso 1
NOTA: Si consiglia di conservare un'aliquota (1,2 μL) di ciascun campione dopo la purificazione. Quando necessario, queste aliquote possono essere utilizzate per verificare l'efficienza della digestione di RecJf eseguendo un analizzatore di acidi nucleici commerciale. Procedere immediatamente con i campioni purificati alla trascrizione inversa.
5. Reazione di trascrizione inversa (RT)
NOTA: La seguente configurazione della reazione RT (vedi Tabella dei materiali) segue il protocollo del produttore, con piccole modifiche per consentire la compatibilità AQRNA-seq.
6. Idrolisi dell'RNA
7. Legatura del linker 2 all'estremità 3' dei cDNA
8. Rimozione del Linker 2 in eccesso
9. Amplificazione PCR dei cDNA con primer di sequenziamento
10. Purificazione in gel
11. Sequenziamento della libreria
12. Pipeline di analisi dei dati
NOTA: La Figura 2 fornisce un'illustrazione grafica delle procedure semplificate coinvolte nella pipeline di analisi dei dati, che prende le letture delle sequenze grezze (in formato FASTQ) come input e genera una matrice di abbondanza con righe che rappresentano i membri di piccole specie di RNA di interesse e colonne che rappresentano i campioni. Per il sequenziamento paired-end, ogni campione corrisponde a due file FASTQ, uno per le letture dirette e l'altro per le letture inverse. La pipeline completa di analisi dei dati, con tutti gli script associati e un manuale con annotazioni dettagliate per ogni passaggio, è disponibile su GitHub (https://github.com/Chenrx9293/AQRNA-seq-JoVE.git).
Mycobacterium bovis I BCG (bacilli di Calmette et Guérin) ceppo 1173P2 sottoposti a crescita esponenziale sono stati soggetti a una serie temporale (0, 4, 10 e 20 giorni) di carenza di nutrienti, seguita da una rianimazione di 6 giorni in un terreno ricco di sostanze nutritive, come precedentemente presentato in Hu et al.7. Piccoli RNA sono stati isolati da colture batteriche, con tre repliche biologiche, in ciascuno dei cinque punti temporali designati. Le librerie Illumina sono state costruite utilizzando il flusso di lavoro di preparazione delle librerie AQRNA-seq sopra descritto (Figura 1), seguito dal sequenziamento su un sequenziatore presso il BioMicro Center del Massachusetts Institute of Technology. I dati di sequenziamento sono stati quindi elaborati utilizzando la pipeline di analisi dei dati AQRNA-seq (Figura 2) personalizzata per la quantificazione dell'abbondanza di tRNA.
Dopo l'amplificazione PCR della libreria di cDNA con i primer di sequenziamento, in tutti i campioni è stata osservata la presenza di prodotti PCR con una dimensione di 175 coppie di basi (bp) (Figura 3A), suggerendo la formazione di dimeri di primer. Per mitigare il carry-over dei dimeri primer, i prodotti della PCR di dimensioni superiori a 195 bp sono stati asportati dal gel e purificati (Figura 3B).
Le letture delle sequenze filtrate e tagliate di qualità sono state mappate su una libreria di sequenze di riferimento personalizzata che include i 45 isoaccettori di tRNA, lo standard interno e le sequenze di controllo (ad esempio, 23S rRNA, 16S rRNA, 5S rRNA, rnpB e ssr). Gli isoaccettori di tRNA rappresentavano dal 10,5% al 40,2% delle letture totali mappate di un dato campione e mostravano un'abbondanza molto più elevata rispetto alle sequenze di controllo (Figura 4). È importante sottolineare che le proporzioni di lettura relativamente basse degli isoaccettori di tRNA potrebbero essere attribuite alla maggiore abbondanza relativa degli standard interni. Pertanto, le proporzioni di lettura degli isoaccettori di tRNA rispetto agli standard interni (Figura 4, blocchi di colore rosa vs verdi) possono essere controllate dall'operatore, regolando con precisione la quantità di standard interno inserito nella reazione.
I dati grezzi sull'abbondanza di tRNA sono stati normalizzati utilizzando il metodo della mediana dei rapporti implementato con la versione del pacchetto DESeq2 (di seguito denominata v) 1.36.016 in R Statistical Programming Environment (di seguito denominato R) v 4.2.117. Dopo la normalizzazione, si ottiene un panorama quantitativo di isoaccettori di tRNA in Mycobacterium bovis BCG durante un corso temporale di carenza di nutrienti e rianimazione (Figura 5).
Per rivelare cluster distinti di campioni con fenotipi diversi in base ai modelli di abbondanza degli isoaccettori di tRNA, è stata eseguita l'analisi delle componenti principali (PCA) sui dati normalizzati di abbondanza di tRNA utilizzando il pacchetto di statistiche v 4.2.117 in R (Figura 6). L'analisi ha distinto i campioni del giorno 0 e del giorno 6 di rianimazione dai campioni dei giorni 4, 10 e 20, suggerendo una notevole differenza nel panorama del tRNA di Mycobacterium bovis BCG coltivato in terreno privo di nutrienti e terreno ricco di nutrienti.
Per profilare la dinamica dell'abbondanza di ciascun isoaccettore di tRNA nei cinque punti temporali designati, è stata eseguita un'analisi dell'espressione differenziale sui dati normalizzati di abbondanza di tRNA utilizzando il pacchetto DESeq2 v 1.36.0 in R (Figura 7). L'analisi ha rivelato che 17 delle 20 famiglie di isoaccettori contenevano isoaccettori che erano espressi in modo differenziale (cioè significativamente sovraregolati o sottoregolati) in almeno uno dei punti temporali, suggerendo un potenziale ruolo della regolazione del pool di tRNA nello stato persistente di Mycobacterium bovis BCG durante la tubercolosi.

Figura 1: Schema del flusso di lavoro di preparazione della libreria AQRNA-seq. I passaggi chiave delineati nel flusso di lavoro sono elencati al centro dello schema elettrico e collegati alle rispettive illustrazioni grafiche da linee tratteggiate. La descrizione dettagliata di ogni passaggio è disponibile nella sezione Protocollo. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 2: Schema della pipeline di analisi dei dati AQRNA-seq. I passaggi chiave delineati nella pipeline sono elencati al centro dello schema elettrico e collegati alle rispettive illustrazioni grafiche da linee tratteggiate. La descrizione dettagliata di ogni passaggio è disponibile su GitHub (https://github.com/Chenrx9293/AQRNA-seq-JoVE.git). Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 3: Elettroforesi su gel di agarosio dei frammenti di cDNA dopo l'amplificazione PCR con primer di sequenziamento. (A) Immagine del gel prima dell'estrazione e della purificazione del gel. Le corsie 7 e 14 dal lato sinistro contengono 5 μL della scala di DNA da 50 bp, mentre le altre corsie contengono 20 μL di ciascuno dei 15 campioni. La localizzazione dimensionale dei prodotti PCR indica la loro massima concentrazione nell'intervallo da 175 bp (dimeri primer) a 300 bp (due primer + 120 bp 5S rRNA). (B) Immagine del gel dopo l'estrazione e la purificazione del gel. Per ogni campione, il blocco di gel tra 200 bp e 400 bp è stato asportato per ridurre al minimo la contaminazione dei dimeri del primer nella libreria di sequenziamento. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 4: Numero di letture di sequenze mappate correttamente alla libreria di sequenze di riferimento. L'asse x mostra i nomi dei campioni (ad esempio, D18-69XX) raggruppati per punto temporale (ad esempio, Giorno di Fame 0). Per ogni campione, il conteggio delle letture associato alle varie categorie di soggetti target viene rappresentato utilizzando blocchi di colore impilati uno sopra l'altro. I numeri situati al centro dei blocchi di colore rappresentano le proporzioni delle letture corrispondenti ai rispettivi soggetti target all'interno di un determinato campione. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 5: Panorama quantitativo degli isoaccettori di tRNA di Mycobacterium bovis BCG in vari punti temporali lungo il decorso temporale della fame e della rianimazione. I dati grezzi sull'abbondanza di tRNA sono stati normalizzati utilizzando il metodo della mediana dei rapporti. Qui, ogni riga rappresenta le abbondanze di tRNA normalizzate (asse y) come media ± errore standard per 3 repliche biologiche in ogni punto temporale. Sull'asse x, gli isoaccettori della stessa famiglia sono stati raggruppati e marcati con l'amminoacido corrispondente. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 6: Grafico del coseno quadrato di campioni derivati dall'analisi delle componenti principali (PCA). La PCA è stata eseguita sulla base dell'abbondanza normalizzata di tRNA. Il coseno quadrato indica l'importanza dei componenti principali per i campioni, e i campioni sono stati tracciati rispetto al coseno quadrato dei primi due componenti principali. I campioni sono stati etichettati utilizzando gli ID dei campioni e codificati a colori in base al punto temporale. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 7: Espressione differenziale degli isoaccettori di tRNA in diversi punti temporali. Le abbondanze normalizzate di tRNA sono state riassunte come medie (nodi di linea) ± errore standard (barre di errore) in 3 repliche biologiche. A causa della limitazione dello spazio, le condizioni sono state abbreviate come segue: S0-S20 = giorni di fame 0-20; R6 = 6° giorno di rianimazione. L'analisi dell'espressione differenziale è stata eseguita per ciascun isoaccettore di tRNA, confrontando vari punti temporali in modo a coppie utilizzando il test del rapporto di verosimiglianza e il test di Wald. Le lettere compatte sono state impiegate per rappresentare la significatività statistica, dove le abbondanze di un dato isoaccettore di tRNA nei punti temporali che condividono almeno una lettera comune non erano significativamente diverse l'una dall'altra. Ad esempio, l'abbondanza di tRNA-Lys-CTT-1-1 (nel pannello della lisina) era significativamente sottoregolata da S0 a S4 e da S4 a S10, ma non da S10 a S20. È stato poi regolamentato in modo significativo da S20 a R6. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Tabella 1: Oligonucleotidi coinvolti nel flusso di lavoro di preparazione della libreria AQRNA-seq. Lo standard interno è l'RNA, mentre tutti gli altri oligonucleotidi sono DNA. I primer PCR e i primer di sequenziamento personalizzati elencati sono specifici per le piattaforme di sequenziamento. Ulteriori primer PCR possono essere progettati con nuove sequenze di indice. Clicca qui per scaricare questa tabella.
P.C.D. è inventore di due brevetti (PCT/US2019/013714, US 2019/0284624 A1) relativi all'opera pubblicata.
Il sequenziamento dell'RNA a quantificazione assoluta (AQRNA-seq) è una tecnologia sviluppata per quantificare il panorama di tutti i piccoli RNA nelle miscele biologiche. Qui, vengono dimostrate sia le fasi di preparazione della libreria che quelle di elaborazione dei dati di AQRNA-seq, quantificando i cambiamenti nel pool di RNA di trasferimento (tRNA) in Mycobacterium bovis BCG durante la dormienza indotta dalla fame.
Gli autori del presente lavoro sono grati agli autori dell'articolo originale che descrive la tecnologia AQRNA-seq7. Questo lavoro è stato sostenuto da sovvenzioni del National Institutes of Health (ES002109, AG063341, ES031576, ES031529, ES026856) e della National Research Foundation di Singapore attraverso la Singapore-MIT Alliance for Research and Technology Antimicrobial Resistance IRG.
| 2-chetoglutarato | Sigma-Aldrich | 75890 | Preparare una soluzione funzionante (1 M) e conservarla a -20º C |
| 2100 Bioanalyzer Instrument | Agilent | G2938C | |
| Adenosina 5'-Trifosfato (ATP) | New England Biolabs | M0437M (componente #: N0437AVIAL) | NEB M0437M contiene T4 RNA Ligasi 1 (30 U/μ l), tampone di reazione dell'RNA ligasi T4 (10X), PEG 8000 (1X) e ATP (100 mM); preparare una soluzione funzionante (10 mM) e conservarla a -20º C |
| AGAROSIO GPG/LE | AmericanBio | AB00972-00500 | Conservare a temperatura ambiente |
| Ammonio ferro (II) solfato esaidrato | Sigma-Aldrich | F2262 | Preparare una soluzione di lavoro (0,25 M) e conservarla a -20 ° C |
| Bioanalizzatore Analisi di piccoli RNA | Agilent | 5067-1548 | L'analisi degli small RNA viene utilizzata per verificare la qualità degli RNA in ingresso e l'efficienza delle reazioni enzimatiche (ad esempio, legatura del Linker 1) |
| Albumina sierica bovina (BSA; 10 mg/mL) | New England Biolabs | B9000 | Questo prodotto è stato interrotto il 15/12/2022 ed è stato sostituito con Albumina Ricombinante, Grado di Biologia Molecolare (NEB B9200). |
| Cloroformio | Macron Fine Chemicals | 4441-10 | |
| Demetilasi | ArrayStar | AS-FS-004 | Demetilasi viene fornito con il tRNA rtStar Pretrattamento & Kit di sintesi del cDNA del primo filamento (AS-FS-004) |
| Miscela di soluzioni di deossinucleotide (dNTP) | New England Biolabs | N0447L (componente #: N0447LVIAL) | Questa miscela di soluzioni dNTP contiene concentrazioni equimolari di dATP, dCTP, dGTP e dTTP (10 mM ciascuno) |
| digitale a doppio blocco termico | VWR Scientific Products | 13259-052 | viene utilizzato con il QIAquick Kit di estrazione del gel |
| DyeEx 2.0 Kit di rotazione | Qiagen | 63204 | Efficace nella rimozione di residui corti (ad esempio, oligo di lunghezza inferiore a 10 bp) |
| Elettroforesi Alimentazione | Bio-Rad Labrotories | PowerPac 300 | |
| Provette Eppendorf PCR (0,5 mL) | Eppendorf | 0030124537 | |
| Eppendorf Safe-Lock Tubes (0,5 mL) | Eppendorf | 022363611 | |
| Eppendorf Safe-Lock Tubes (1,5 mL) | Eppendorf | 022363204 | |
| Eppendorf Safe-Lock Tubes (2 mL) | Eppendorf | 022363352 | |
| Alcool etilico (etanolo), Pure | Sigma-Aldrich | E7023 | L'etanolo puro viene utilizzato con il kit Oligo Clean e Concentratore di Zymo Research |
| Sistema di imaging su gel | Alpha Innotech | FluorChem 8900 | |
| Colorante a caricamento di gel, viola (6X), senza SDS | New England Biolabs | N0556S (componente #: B7025SVIAL) | NEB N0556S contiene colorante a caricamento rapido viola 50 bp DNA ladder e caricamento su gel, viola (6X), senza spettrofotometro |
| UV-Vis SDS GENESYS 180 | Thermo Fisher Scientific | 840-309000 | Lo spettrofotometro viene utilizzato per misurare le concentrazioni di oligo utilizzando la legge di Beer |
| HEPES | Sigma-Aldrich | H4034 | Preparare una soluzione di lavoro (1 M; pH = 8 con NaOH) e conservarla a -20 ° C |
| Acido cloridrico (HCl) | Prodotti VWR Scientific | BDH3028 | Preparare una soluzione di lavoro (5 M) e conservarla a temperatura ambiente |
| Alcool isopropilico (isopropanolo), Pure | Macron Fine Chemicals | 3032-16 | L'isopropanolo viene utilizzato con il QIAquick Kit di estrazione del gel |
| Acido L-ascorbico | Sigma-Aldrich | A5960 | Preparare una soluzione di lavoro (0,5 M) e conservarla a -20º |
| C Microcentrifuga | Eppendorf | 5415D | |
| NanoDrop 2000 Spettrofotometro | Thermo Fisher Scientific | ND-2000 | |
| NEBuffer 2 (10X) | New England Biolabs | M0264L (componente #: B7002SVIAL) | NEB M0264L contiene RecJf (30 U/μ L) e NEBuffer 2 (10X); Conservare a -20 ° C |
| Acqua priva di nucleasi (non trattata con DEPC) | Thermo Fisher Scientific | AM9938 | |
| Oligo pulito & Kit concentratore | Zymo Research | D4061 | Conservare a temperatura ambiente |
| PEG 8000 (soluzione al 50%) | New England Biolabs | M0437M (componente #: B1004SVIAL) | NEB M0437M contiene T4 RNA Ligasi 1 (30 U/μ l), tampone di reazione dell'RNA ligasi T4 (10X), PEG 8000 (1X) e ATP (100 mM); preparare una soluzione funzionante (10 mM) e conservarla a -20º C |
| Peltier Termociclatore | MJ Research | PTC-200 | |
| Fenolo:cloroformio:isoamil alcol 25:24:1 pH = 5,2 | Thermo Fisher Scientific | J62336 | |
| PrimeScript Buffer (5X) | TaKaRa | 2680A | |
| PrimeScript Trascrittasi inversa | TaKaRa | 2680A | |
| QIAquick Kit di estrazione del gel | Qiagen | 28704 | Questo kit richiede un blocco riscaldante e isopropanolo per funzionare con |
| scala DNA viola a caricamento rapido da 100 bp | New England Biolabs | N0551S (componente #: N0551SVIAL) | |
| Scala DNA viola a caricamento rapido da 50 bp | New England Biolabs | N0556S (componente #: N0556SVIAL) | NEB N0556S contiene una scala DNA viola a caricamento rapido da 50 bp e colorante a caricamento di gel, viola (6X), senza SDS |
| RecJf (30 U/μ L) | New England Biolabs | M0264L (componente #: M0264LVIAL) | NEB M0264L contiene RecJf (30 U/μ L) e NEBuffer 2 (10X); Conservare a -20 ° |
| C RNasi Inibitore (murino; 40 U/μ L) | New England Biolabs | M0314L ( componente #: M0314LVIAL) | Conservare a -20 ° C |
| SeqAMP DNA polimerasi | TaKaRa | 638509 | TaKaRa 638509 contiene SeqAMP DNA polimerasi e SeqAMP Tampone PCR (2X) |
| SeqAMP Tampone PCR (2X) | TaKaRa | 638509 | TaKaRa 638509 contiene SeqAMP DNA polimerasi e SeqAMP Tampone PCR (2X) |
| Fosfatasi alcalina per gamberetti (1 U/μ L) | New England Biolabs | M0371L ( componente #: M0371LVIAL) | |
| Idrossido di sodio (NaOH) | Sigma-Aldrich | S5881 | Preparare una soluzione di lavoro (5 M) e conservarla a temperatura ambiente |
| T4 DNA Ligasi (400 U/μ L) | New England Biolabs | M0202L ( componente #: M0202LVIAL) | NEB M0202L contiene DNA ligasi T4 (400 U/μ L) e tampone di reazione della DNA ligasi T4 (10X)Tampone |
| reazione della DNA ligasi T4 (10X) | New England Biolabs | M0202L ( componente #: B0202SVIAL) | NEB M0202L contiene DNA ligasi T4 (400 U/μ L) e tampone di reazione t4 DNA ligasi (10X) |
| T4 RNA ligasi 1 (30 U/μ L) | New England Biolabs | M0437M (componente #: M0437MVIAL) | NEB M0437M contiene T4 RNA Ligasi 1 (30 U/μ L), tampone di reazione della RNA ligasi T4 (10X), PEG 8000 (1X) e ATP (100 mM)Tampone |
| reazione della RNA ligasi T4 (10X) | New England Biolabs | M0437M (componente #: B0216SVIAL) | NEB M0437M contiene T4 RNA Ligasi 1 (30 U/μ L), tampone di reazione dell'RNA ligasi T4 (10X), PEG 8000 (1X) e ATP (100 mM) |