Name: Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Controllo di qualità per esperimenti di RNA-seq di massa negli eucarioti (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-11-07T13:30:00.000+00:00
Duration: 5 min 7 s
Description: Impara il controllo qualità per esperimenti RNA-seq di massa negli eucarioti usando Rup. Questo protocollo automatizzato consente ai biologi di valutare i dati in modo affidabile prima dell'analisi dell'espressione genica.

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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>la pipeline è stata sviluppata e testata su Ubuntu Linux 24.02 (32 Gb 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>Mela</td><td></td><td>la pipeline è stata testata su maxOS 15.4.1 (16 Gb 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>rimodellazione2</td><td>R</td><td>1.4.4</td><td></td></tr><tr><td>RFASP</td><td>Bioconduttore</td><td>1.16.0</td><td></td></tr><tr><td>rsamtools</td><td>Bioconduttore</td><td>2.22.0</td><td></td></tr><tr><td>rsubread</td><td>Bioconduttore</td><td>2.20.0</td><td></td></tr></tbody></table>

rup (rna-seq usability assessment pipeline) - controllo di qualità per esperimenti di rna-seq di massa negli eucarioti

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

Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Controllo di qualità per esperimenti di RNA-seq di massa negli eucarioti

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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Descriviamo un metodo mirato basato sul sequenziamento dell'RNA che include la preparazione di librerie di cDNA indicizzate, l'ibridazione e la cattura con sonde personalizzate e l'analisi dei dati per interrogare i trascritti selezionati per l'espressione genica, le mutazioni e le fusioni geniche. L'RNAseq mirato consente una valutazione rapida ed economica di trascritti selezionati su un sequenziatore desktop.

Mirati RNA Sequencing test per caratterizzare espressione genica e genomica Alterazioni

Questo protocollo descrive l'uso combinatoria di ChIP-seq, 4sU-seq, totale RNA-seq e profilatura per linee cellulari e cellule primarie del ribosoma. Esso consente di tenere traccia delle modifiche in fattore di trascrizione binding, trascrizione de novo , elaborazione di RNA, fatturato e traduzione nel corso del tempo e la visualizzazione il corso generale degli eventi in cellule attivate e/o cambiare rapidamente.

In tempo reale analisi del fattore di trascrizione associazione, trascrizione, traduzione e fatturato per visualizzare eventi globali durante l'attivazione cellulare

Questo protocollo fornisce ai ricercatori con un nuovo strumento per monitorare la fedeltà della trascrizione in molteplici organismi di modello.

Sorveglianza di genoma di errori di trascrizione in organismi eucarioti

Vi presentiamo un piccolo protocollo di riparazione della libreria di RNA dettagliato con meno distorsione rispetto ai metodi standard e una maggiore sensibilità per 2'-O-metilRNA. Questo protocollo può essere seguito utilizzando reagenti fatti in casa per risparmiare sui costi o utilizzando kit per comodità.

Migliorare il piccolo RNA-seq: meno Bias e migliore rilevamento di 2'-O-Methyl RNA

Questo metodo descrive i passaggi per migliorare la qualità e la quantità dei dati di sequenza che possono essere ottenuti da campioni di RNA incorporati in paraffina fissata alla formalina (FFPE). Descriviamo la metodologia per valutare in modo più accurato la qualità dei campioni di FFPE-RNA, preparare le librerie di sequenziamento e analizzare i dati provenienti da campioni DI FFPE-RNA.

Ottimizzazione per il sequenziamento e l'analisi di campioni FFPE-RNA degradati

Lo scopo di questo protocollo è quello di indagare l'evoluzione e l'espressione dei geni candidati utilizzando i dati di sequenziamento dell'RNA.

Una pipeline bioinformatica per lo studio dell'evoluzione molecolare e dell'espressione genica usando RNA-seq

Questo protocollo descrive un flusso di lavoro che va dalle colture cellulari ex vivo o in vitro alla pre-elaborazione dei dati trascrittomici per uno screening farmacologico basato sul trascrittoma economicamente vantaggioso.

Screening farmacologico basato sulla trascrittomica efficiente in termini di costi

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 per la quantificazione di piccoli RNA

Doppi strati lipidici planari, detti anche doppi strati lipidici artificiali, consentono di studiare ioni conduttore canali in un ambiente ben definito. In questo studio dimostriamo i singoli passi necessari per preparare la camera di doppio strato, gli elettrodi e come prova che il doppio strato è adatto per singolo canale misurazioni.

Preparazione di doppi strati artificiali per esperimenti Elettrofisiologia

Dimostriamo l'uso di DNA microarray per profili di espressione del sistema nervoso. Noi descriviamo il controllo di qualità RNA, l'etichettatura del campione, e l'ibridazione di array e la scansione.

DNA microarray: Esempio di controllo della qualità, ibridazione e scansione di array

Impara il controllo qualità per esperimenti RNA-seq di massa negli eucarioti usando Rup. Questo protocollo automatizzato consente ai biologi di valutare i dati in modo affidabile prima dell'analisi dell'espressione genica.

Rup (RNA-seq Usability Assessment Pipeline) - Controllo di qualità per esperimenti di RNA-seq di massa negli eucarioti

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