RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
pl_PL
Menu
Menu
Menu
Menu
A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Research Article
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
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Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology.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
Bezwzględna kwantyfikacja Sekwencjonowanie RNA (AQRNA-seq) to technologia opracowana do ilościowego określania krajobrazu wszystkich małych RNA w mieszaninach biologicznych. W tym miejscu zademonstrowano zarówno etapy przygotowania biblioteki, jak i przetwarzania danych AQRNA-seq, określając ilościowo zmiany w puli transferu RNA (tRNA) w Mycobacterium bovis BCG podczas spoczynku wywołanego głodem.
AQRNA-seq zapewnia bezpośrednią liniową zależność między liczbą odczytów sekwencjonowania a małą liczbą kopii RNA w próbce biologicznej, umożliwiając w ten sposób dokładną kwantyfikację puli małych RNA. Opisana tutaj procedura przygotowania biblioteki AQRNA-seq obejmuje użycie specjalnie zaprojektowanych łączników sekwencjonowania i etapu redukcji modyfikacji metylacji RNA, które blokują procesywność odwrotnej transkrypcji, co skutkuje zwiększoną wydajnością cDNA o pełnej długości. Ponadto przedstawiono szczegółową realizację towarzyszącego pipeline'u bioinformatycznego. Ta demonstracja AQRNA-seq została przeprowadzona poprzez analizę ilościową 45 tRNA w Mycobacterium bovis BCG zebranych w ciągu 5 wybranych dni w ciągu 20-dniowego okresu deprywacji składników odżywczych i 6 dni resuscytacji. W tym miejscu omówione zostaną również bieżące wysiłki na rzecz poprawy skuteczności i rygoru AQRNA-seq. Obejmuje to badanie metod zapobiegania oczyszczaniu żelu w celu złagodzenia problemów z dimerami starterów po amplifikacji PCR oraz zwiększenia udziału odczytów o pełnej długości, aby umożliwić dokładniejsze mapowanie odczytu. Przyszłe ulepszenia AQRNA-seq będą skoncentrowane na ułatwieniu automatyzacji i wysokoprzepustowego wdrożenia tej technologii do ilościowego oznaczania wszystkich małych gatunków RNA w próbkach komórkowych i tkankowych pochodzących z różnych organizmów.
Sekwencjonowanie nowej generacji (NGS), znane również jako sekwencjonowanie masowo równoległe, to technologia sekwencjonowania DNA, która obejmuje fragmentację DNA, ligację oligonukleotydów adaptorowych, amplifikację opartą na reakcji łańcuchowej polimerazy (PCR), sekwencjonowanie DNA i ponowne składanie sekwencji fragmentów w genom. Adaptacja NGS do sekwencji RNA (sekwencja RNA) to potężne podejście do identyfikacji i ilościowego określania transkryptów RNA i ich wariantów1. Innowacyjne osiągnięcia w procesach przygotowywania bibliotek RNA i potokach analizy bioinformatycznej, w połączeniu z postępem w oprzyrządowaniu laboratoryjnym, poszerzyły repertuar aplikacji sekwencyjnych RNA, przechodząc poza sekwencjonowanie egzomu do zaawansowanej funkcjonalnej omiki, takiej jak profilowanie RNA bez kodowania2, analiza pojedynczych komórek3, transkryptomika przestrzenna4,5, alternatywne łączenie analysis6, między innymi. Te zaawansowane metody sekwencjonowania RNA ujawniają złożone funkcje RNA poprzez analizę ilościową transkryptomu w normalnych i chorych komórkach i tkankach.
Pomimo tych postępów w sekwencjonowaniu RNA, kilka kluczowych cech technicznych ogranicza ilościową moc tej metody. Podczas gdy większość metod sekwencjonowania RNA pozwala na precyzyjną i dokładną kwantyfikację zmian poziomów RNA między zmiennymi eksperymentalnymi (tj. próbkami biologicznymi i/lub stanami fizjologicznymi), nie mogą one zapewnić ilościowych porównań poziomów cząsteczek RNA w próbce. Na przykład większość metod sekwencjonowania RNA nie może dokładnie określić ilościowo względnej liczby kopii pojedynczych cząsteczek izoakceptora tRNA w puli komórkowej wyrażonych tRNA. Jak podkreślono w publikacji towarzyszącej7, to ograniczenie do sekwencjonowania RNA wynika z kilku cech struktury RNA i biochemii przygotowania biblioteki. Na przykład na aktywność enzymów ligacyjnych używanych do przyłączania łączników sekwencjonowania końca 3' i 5' do cząsteczek RNA duży wpływ ma tożsamość końcowych nukleotydów RNA i łączników sekwencjonowania. Prowadzi to do dużych różnic w wydajności ligacji łączników i głębokiego wzrostu liczby odczytów sekwencjonowania8,9,10.
Drugi zestaw ograniczeń wynika z nieodłącznych właściwości strukturalnych cząsteczek RNA. W szczególności tworzenie drugorzędowej struktury RNA i dynamiczne zmiany w dziesiątkach potranskrypcyjnych modyfikacji RNA epitranskryptomu mogą powodować spadek lub mutację polimerazy podczas odwrotnej transkrypcji. Błędy te skutkują niekompletną lub skróconą syntezą cDNA lub zmienioną sekwencją RNA. Chociaż oba te zjawiska można wykorzystać do mapowania struktur drugorzędowych lub pewnych modyfikacji, pogarszają one ilościową dokładność sekwencji RNA, jeśli kolejne etapy przygotowania biblioteki nie zdołają uchwycić obciętych cDNA lub jeśli przetwarzanie danych wyrzuca zmutowane sekwencje niepasujące do referencyjnego zestawu danych11,12. Co więcej, ogromna różnorodność chemiczna, długotrwała i strukturalna transkryptów RNA, a także brak narzędzi do jednolitej fragmentacji długich RNA, zmniejsza możliwość zastosowania większości metod sekwencjonowania RNA do wszystkich gatunków RNA13.
Metoda AQRNA-seq (sekwencjonowanie RNA w absolutnej kwantyfikacji) została opracowana w celu usunięcia kilku z tych technicznych i biologicznych ograniczeń, które ograniczają dokładność ilościową7. Minimalizując zależne od sekwencji odchylenia w wychwytywaniu, ligacji i amplifikacji podczas przygotowywania biblioteki sekwencjonowania RNA, AQRNA-seq osiąga lepszą liniowość w porównaniu z innymi metodami, dokładnie określając ilościowo 75% biblioteki referencyjnej 963 miRNA z 2-krotną dokładnością. Ta liniowa korelacja sekwencjonowania, liczby odczytów i obfitości RNA jest również obserwowana w analizie puli oligonukleotydów o zmiennej długości oraz w odniesieniu do metod ortogonalnych, takich jak northern blotting. Ustalenie liniowości między sekwencjonowaniem, liczbą odczytów a obfitością RNA umożliwia AQRNA-seq osiągnięcie dokładnej, bezwzględnej kwantyfikacji wszystkich gatunków RNA w próbce.
Oto opis protokołu do przygotowania biblioteki AQRNA-seq i towarzyszącego mu potoku analizy danych. Metodę zastosowano w celu wyjaśnienia dynamiki liczebności tRNA podczas stanu spoczynku wywołanego głodem, a następnie reanimacji w modelu gruźlicy Mycobacterium bovis bacilli de Calmette et Guérin (BCG). Wyniki przedstawiono w celu eksploracyjnej wizualizacji danych sekwencjonowania, wraz z późniejszymi analizami grupowania i różnicowej ekspresji, które ujawniły dostrzegalne wzorce obfitości tRNA związane z różnymi fenotypami.
UWAGA: Rysunek 1 przedstawia graficzną ilustrację procedur związanych z przygotowaniem biblioteki AQRNA-seq. Szczegółowe informacje na temat odczynników, substancji chemicznych oraz kolumn/zestawów stosowanych w procedurze można znaleźć w Tabeli Materiałów. Zaleca się przeprowadzenie kompleksowej oceny czystości, integralności i ilości wejściowych próbek RNA przy użyciu (i) 3% elektroforezy w żelu agarozowym, (ii) zautomatyzowanych narzędzi do elektroforezy do kontroli jakości próbek biomolekuł (patrz tabela materiałów) oraz (iii) spektrofotometrii UV-visible i/lub kwantyfikacji fluorometrycznej. Obowiązkowe jest przechowywanie wszystkich reakcji i mieszanek wzorcowych na lodzie, chyba że określono inaczej. Odczynniki (np. enzymy) należy transportować w chłodziarkach do i z magazynu w temperaturze -20 °C, aby zachować ich trwałość i uniknąć wielokrotnych cykli zamrażania i rozmrażania półproduktów bibliotecznych.
1. Defosforylacja RNA
UWAGA: Usunięcie 5'-fosforanu (Donor) zapobiega samoligacji do 3'-hydroksylu (OH; akceptor) RNA. Łączniki nie będą się samoligować, ponieważ ich koniec 3' jest zmodyfikowany tak, aby zawierał dideoksycytydynę (Linker 1) lub przekładkę (Linker 2). Łączniki można ligować tylko przez dołączenie ich 5'-P do 3'-OH RNA lub cDNA.
2. Ligacja łącznika 1 do końca 3' RNA
3. Usuwanie metylacji potranskrypcyjnych przez demetylazę AlkB
UWAGA: AlkB to enzym bakteryjny, który usuwa grupy metylowe z niektórych, ale nie wszystkich, metylowanych nukleotydów w DNA i RNA. Usunięcie kilku typów metylowanych rybonukleotydów w RNA zapobiega zanikowi odwrotnej transkryptazy, umożliwiając bardziej szczegółowe odczyty i identyfikację miejsc modyfikacji. Ten etap musi być kontrolowany przy niskim pH, aby zapobiec nieoczekiwanej degradacji RNA.
4. Usunięcie nadmiaru Linkera 1
UWAGA: Zaleca się zapisanie podwielokrotności (1,2 μL) każdej próbki po oczyszczeniu. W razie potrzeby podwielokrotności te można wykorzystać do sprawdzenia wydajności trawienia RecJf poprzez uruchomienie komercyjnego analizatora kwasów nukleinowych. Natychmiast należy przystąpić do pracy z oczyszczonymi próbkami w celu odwrócenia transkrypcji.
5. Reakcja odwrotnej transkrypcji (RT)
UWAGA: Następująca konfiguracja reakcji RT (patrz Tabela Materiałów) jest zgodna z protokołem producenta, z niewielkimi modyfikacjami, aby umożliwić kompatybilność z AQRNA-seq.
6. Hydroliza RNA
7. Ligacja łącznika 2 do końca 3' cDNA
8. Usunięcie nadmiaru Linkera 2
9. Amplifikacja PCR cDNA za pomocą starterów sekwencjonowania
10. Oczyszczanie żelu
11. Sekwencjonowanie biblioteki
12. Potok analizy danych
UWAGA: Rysunek 2 przedstawia graficzną ilustrację uproszczonych procedur związanych z potokiem analizy danych, który przyjmuje surowe odczyty sekwencji (w formacie FASTQ) jako dane wejściowe i generuje macierz obfitości z wierszami reprezentującymi członków małych gatunków RNA będących przedmiotem zainteresowania i kolumnami reprezentującymi próbki. W przypadku sekwencjonowania sparowanych końców każda próbka odpowiada dwóm plikom FASTQ, jednemu dla odczytów do przodu, a drugi dla odczytów wstecznych. Kompletny potok analizy danych ze wszystkimi powiązanymi skryptami i podręcznikiem z obszernymi adnotacjami dla każdego kroku jest dostępny w serwisie GitHub (https://github.com/Chenrx9293/AQRNA-seq-JoVE.git).
Mycobacterium bovis BCG (bacilli de Calmette et Guérin) szczep 1173P2 ulegający wykładniczemu wzrostowi został poddany szeregowi czasowemu (0, 4, 10 i 20 dni) głodu składników odżywczych, po którym nastąpiła 6-dniowa reanimacja w pożywce bogatej w składniki odżywcze, jak wcześniej przedstawiono w Hu et al.7. Małe RNA wyizolowano z hodowli bakteryjnej, z trzema powtórzeniami biologicznymi, w każdym z pięciu wyznaczonych punktów czasowych. Biblioteki Illumina zostały zbudowane przy użyciu opisanego powyżej przepływu pracy przygotowania biblioteki AQRNA-seq (Rysunek 1), a następnie sekwencjonowania na sekwenserze w BioMicro Center of the Massachusetts Institute of Technology. Dane sekwencjonowania zostały następnie przetworzone przy użyciu potoku analizy danych AQRNA-seq (Rysunek 2) dostosowanego do ilościowego oznaczania obfitości tRNA.
Po amplifikacji PCR biblioteki cDNA za pomocą starterów sekwencjonowania, zaobserwowano obecność produktów PCR o wielkości 175 par zasad (bp) we wszystkich próbkach (Rysunek 3A), co sugeruje tworzenie się dimerów starterowych. Aby złagodzić przenoszenie dimerów starterów, produkty PCR o wielkości przekraczającej 195 pz zostały wycięte z żelu i oczyszczone (Figura 3B).
Jakościowo filtrowane i przycięte sekwencje odczytów zostały zmapowane do niestandardowej biblioteki sekwencji referencyjnych, w tym 45 izoakceptorów tRNA, wewnętrznego standardu i sekwencji kontrolnych (tj. 23S rRNA, 16S rRNA, 5S rRNA, rnpB i ssr). Izoakceptory tRNA stanowiły od 10,5% do 40,2% wszystkich zmapowanych odczytów danej próbki i wykazywały znacznie większą obfitość niż sekwencje kontrolne (Rysunek 4). Co ważne, stosunkowo niskie proporcje odczytu izoakceptorów tRNA można przypisać wyższej względnej obfitości wzorców wewnętrznych. W związku z tym proporcje odczytu izoakceptorów tRNA w stosunku do wzorców wewnętrznych (Rysunek 4, różowe i zielone bloki koloru) mogą być kontrolowane przez operatora, poprzez precyzyjne dostrojenie ilości wzorca wewnętrznego wprowadzonego do reakcji.
Surowe dane dotyczące obfitości tRNA zostały znormalizowane przy użyciu metody mediany współczynników zaimplementowanej w wersji pakietu DESeq2 (zwanej dalej v) 1.36.016 w R Statistical Programming Environment (dalej określanym jako R) v 4.2.117. Po normalizacji uzyskuje się ilościowy krajobraz izoakceptorów tRNA w Mycobacterium bovis BCG podczas trwania głodu składników odżywczych i resuscytacji (Rysunek 5).
Aby ujawnić odrębne klastry próbek o różnych fenotypach na podstawie wzorców obfitości izoakceptorów tRNA, przeprowadzono Analizę Głównych Składowych (PCA) na znormalizowanych danych o obfitości tRNA przy użyciu pakietu statystyk v 4.2.117 w R (Rysunek 6). W analizie rozróżniono próbki z dnia głodu 0 i dnia resuscytacji 6 od próbek z 4, 10 i 20 dnia głodu, co sugeruje znaczną różnicę w krajobrazie tRNA Mycobacterium bovis BCG uprawianego na pożywce pozbawionej składników odżywczych i bogatej w składniki odżywcze
.Aby sprofilować dynamikę obfitości każdego izoakceptora tRNA w pięciu wyznaczonych punktach czasowych, przeprowadzono analizę różnicową ekspresji na znormalizowanych danych dotyczących obfitości tRNA przy użyciu pakietu DESeq2 v 1.36.0 w R (Rysunek 7). Analiza wykazała, że 17 z 20 rodzin izoakceptorów zawierało izoakceptory, które ulegały zróżnicowanej ekspresji (tj. znacznie regulowanej w górę lub w dół) w co najmniej jednym z punktów czasowych, co sugeruje potencjalną rolę regulacji puli tRNA w trwałym stanie Mycobacterium bovis BCG podczas gruźlicy.

Rysunek 1: Schemat procesu przygotowania biblioteki AQRNA-seq. Kluczowe kroki opisane w przepływie pracy są wymienione na środku schematu i połączone z odpowiednimi ilustracjami graficznymi za pomocą przerywanych linii. Szczegółowy opis każdego kroku znajduje się w sekcji Protokół. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 2: Schemat potoku analizy danych AQRNA-seq. Kluczowe kroki nakreślone w potoku są wymienione na środku schematu i połączone z odpowiednimi ilustracjami graficznymi za pomocą przerywanych linii. Szczegółowy opis każdego kroku jest dostępny na GitHub (https://github.com/Chenrx9293/AQRNA-seq-JoVE.git). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 3: Elektroforeza fragmentów cDNA w żelu agarozowym po amplifikacji PCR za pomocą starterów sekwencjonujących. (A) Obraz żelu przed ekstrakcją i oczyszczeniem żelu. Pasy 7 i 14 od lewej strony zawierają po 5 μl drabinki DNA o stężeniu 50 pz, podczas gdy pozostałe pasy zawierają po 20 μl każdej z 15 próbek. Lokalizacja wielkości produktów PCR wskazuje na ich najwyższe stężenie w zakresie od 175 pz (dimery starterów) do 300 pz (dwa startery + 120 pz 5S rRNA). (B) Obraz żelu po ekstrakcji i oczyszczeniu żelu. Dla każdej próbki blok żelu o stężeniu od 200 pz do 400 pz został wycięty, aby zminimalizować zanieczyszczenie dimerów starterów w bibliotece sekwencjonowania. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 4: Liczba odczytów sekwencji pomyślnie zmapowanych do biblioteki sekwencji referencyjnych. Oś x pokazuje nazwy próbek (np. D18-69XX) pogrupowane według punktu czasowego (np. Dzień głodu 0). Dla każdej próbki liczba odczytów powiązana z różnymi kategoriami tematów docelowych jest reprezentowana za pomocą kolorowych bloków ułożonych jeden na drugim. Liczby znajdujące się w środku kolorowych bloków reprezentują proporcje odczytów odpowiadających poszczególnym obiektom docelowym w ramach danej próbki. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 5: Ilościowy krajobraz izoakceptorów tRNA Mycobacterium bovis BCG w różnych punktach czasowych na trasie głodu i reanimacji. Surowe dane dotyczące obfitości tRNA znormalizowano przy użyciu metody mediany stosunków. Tutaj każdy wiersz przedstawia znormalizowane obfitości tRNA (oś y) jako średni błąd ± standardowy dla 3 kontrprób biologicznych w każdym punkcie czasowym. Na osi x izoakceptory z tej samej rodziny zostały zgrupowane razem i znakowane odpowiednim aminokwasem. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 6: Wykres kwadratowo-cosinusowy próbek pochodzących z analizy głównych składowych (PCA). PCA wykonano w oparciu o znormalizowaną obfitość tRNA. Podniesiony do kwadratu cosinus wskazuje na znaczenie głównych składników dla próbek, a próbki zostały wykreślone w odniesieniu do kwadratu cosinusa pierwszych dwóch głównych składników. Próbki zostały oznaczone za pomocą identyfikatorów próbek i oznaczone kolorami według punktu czasowego. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 7: Różnicowa ekspresja izoakceptorów tRNA w różnych punktach czasowych. Znormalizowane obfitości tRNA podsumowano jako średnie (węzły linii) ± błąd standardowy (słupki błędów) w 3 powtórzeniach biologicznych. Ze względu na ograniczoną ilość miejsca warunki zostały skrócone w następujący sposób: S0-S20 = dni głodu 0-20; R6 = 6 dzień resuscytacji. Dla każdego izoakceptora tRNA przeprowadzono różnicową analizę ekspresji, porównując parami różne punkty czasowe za pomocą testu ilorazu prawdopodobieństwa i testu Walda. Kompaktowe litery wykorzystano do przedstawienia istotności statystycznej, w której obfitość danego izoakceptora tRNA w punktach czasowych dzielących co najmniej jedną wspólną literę nie różniła się istotnie od siebie. Na przykład obfitość tRNA-Lys-CTT-1-1 (w panelu lizyny) była znacznie obniżona z S0 do S4 i z S4 do S10, ale nie z S10 do S20. Następnie został znacznie podwyższony z S20 do R6. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
Tabela 1: Oligonukleotydy biorące udział w procesie przygotowania biblioteki AQRNA-seq. Wzorcem wewnętrznym jest RNA, podczas gdy wszystkie inne oligonukleotydy to DNA. Wymienione startery PCR i niestandardowe startery sekwencjonowania są specyficzne dla platform sekwencjonowania. Można zaprojektować dodatkowe startery PCR z nowatorskimi sekwencjami indeksowymi. Kliknij tutaj, aby pobrać tę tabelę.
P.C.D. jest wynalazcą dwóch patentów (PCT/US2019/013714, US 2019/0284624 A1) związanych z opublikowaną pracą.
Bezwzględna kwantyfikacja Sekwencjonowanie RNA (AQRNA-seq) to technologia opracowana do ilościowego określania krajobrazu wszystkich małych RNA w mieszaninach biologicznych. W tym miejscu zademonstrowano zarówno etapy przygotowania biblioteki, jak i przetwarzania danych AQRNA-seq, określając ilościowo zmiany w puli transferu RNA (tRNA) w Mycobacterium bovis BCG podczas spoczynku wywołanego głodem.
Autorzy niniejszej pracy są wdzięczni autorom oryginalnego artykułu opisującego technologię AQRNA-seq7. Prace te były wspierane przez granty z National Institutes of Health (ES002109, AG063341, ES031576, ES031529, ES026856) oraz National Research Foundation of Singapore za pośrednictwem Singapore-MIT Alliance for Research and Technology Antimicrobial Resistance IRG.
| 2-ketoglutaran | Sigma-Aldrich | 75890 | Przygotować roztwór roboczy (1 M) i przechowywać go w temperaturze -20º C |
| 2100 Bioanalizator | Agilent | G2938C | |
| 5'-trifosforan adenozyny (ATP) | New England Biolabs | M0437M (składnik #: N0437AVIAL) | NEB M0437M zawiera ligazę T4 RNA 1 (30 U/μ L), bufor reakcyjny ligazy RNA T4 (10X), PEG 8000 (1X) i ATP (100 mM); przygotować roztwór roboczy (10 mM) i przechowywać go w temperaturze -20º C |
| AGAROZA GPG/LE | AmericanBio | AB00972-00500 | Przechowywać w temperaturze otoczenia |
| Sześciowodny siarczan amonu żelaza(II) | Sigma-Aldrich | F2262 | Przygotować roztwór roboczy (0,25 M) i przechowywać go w temperaturze -20 stopni; C |
| Bioanalyzer Analiza małego RNA | Agilent | 5067-1548 | Analiza małego RNA służy do sprawdzania jakości wejściowych RNA i wydajności reakcji enzymatycznych (np. ligacja Linker 1) |
| Albumina surowicy bydlęcej (BSA; 10 mg/ml) | New England Biolabs | B9000 | Ten produkt został wycofany z produkcji 15.12.2022 r. i został zastąpiony albuminą rekombinowaną, klasy biologii molekularnej (NEB B9200). |
| Chloroform | Macron Fine Chemicals | 4441-10 | |
| Demetylaza | DemetylazaArrayStar | AS-FS-004 | jest dostarczana z obróbką wstępną tRNA rtStar i Zestaw do syntezy pierwszej nici cDNA (AS-FS-004) |
| Mieszanina roztworów deoksynukleotydów (dNTP) | New England Biolabs | N0447L (składnik #: N0447LVIAL) | Ta mieszanina roztworów dNTP zawiera równomolowe stężenia dATP, dCTP, dGTP i dTTP (po 10 mM) |
| Cyfrowy podwójny blok grzewczy | VWR Scientific Products | 13259-052 | Blok grzewczy jest używany z QIAquick Zestaw do ekstrakcji żelu |
| Barwnik Ex Zestaw wirowania 2.0 | Qiagen | 63204 | Skuteczny w usuwaniu krótkich pozostałości (np. oligonukleotydów o długości mniejszej niż 10 pz) |
| Zasilanie do elektroforezy | ProbówkiBio-Rad | PowerPac 300 | |
| Eppendorf PCR (0,5 ml) | Probówki Eppendorf | 0030124537 | |
| Eppendorf Safe-Lock (0,5 ml) | Probówki Eppendorf | 022363611 | |
| Eppendorf Safe-Lock (1,5 ml) | Probówki Eppendorf | 022363204 | |
| Eppendorf Safe-Lock (2 ml) | Eppendorf | 022363352 | |
| Alkohol etylowy (etanol), czysty | Sigma-Aldrich | E7023 | Czysty etanol jest używany z zestawem Oligo Clean and Concentrator Kit firmy Zymo Research |
| Gel Imaging System | Alpha Innotech | FluorChem 8900 | |
| Gel Loading Dye, fioletowy (6X), bez SDS | New England Biolabs | N0556S (składnik #: B7025SVIAL) | NEB N0556S zawiera Quick-Load Purple 50 bp DNA Ladder i Gel Loading Dye, fioletowy (6X), bez SDS |
| GENESYS 180 Spektrofotometr UV-Vis | Thermo Fisher Scientific | 840-309000 | Spektrofotometr służy do pomiaru stężeń oligonukleotydów przy użyciu prawa Beera |
| HEPES | Sigma-Aldrich | H4034 | Przygotować roztwór roboczy (1 M; pH = 8 z NaOH) i przechowywać go w temperaturze -20 & stopni; C |
| Kwas solny (HCl) | Produkty naukowe VWR | BDH3028 | Przygotować roztwór roboczy (5 M) i przechowywać go w temperaturze otoczenia |
| Alkohol izopropylowy (Isopropanol), czysty | Macron Fine Chemicals | 3032-16 | Izopropanol jest używany z QIAquick Zestaw do ekstrakcji żelu |
| Kwas L-askorbinowy | Sigma-Aldrich | A5960 | Przygotować roztwór roboczy (0,5 M) i przechowywać go w temperaturze -20º C |
| Mikrowirówka | Eppendorf | 5415D | |
| NanoDrop 2000 Spektrofotometr | Thermo Fisher Scientific | ND-2000 | |
| NEBuffer 2 (10X) | New England Biolabs | M0264L (składnik #: B7002SVIAL) | NEB M0264L zawiera RecJf (30 U/μ L) oraz NEBuffer 2 (10X); Przechowywać w temperaturze -20 & C |
| Woda wolna od nukleaz (nie poddawana działaniu DEPC) | Thermo Fisher Scientific | AM9938 | |
| Oligo Czysty & Zestaw koncentratora | Badania Zymo | D4061 | Przechowywać w temperaturze otoczenia |
| PEG 8000 (50% roztwór) | New England Biolabs | M0437M (składnik #: B1004SVIAL) | NEB M0437M zawiera ligazę T4 RNA 1 (30 U/μ L), bufor reakcyjny ligazy RNA T4 (10X), PEG 8000 (1X) i ATP (100 mM); przygotować roztwór roboczy (10 mM) i przechowywać go w temperaturze -20º C |
| Peltier Thermal Cycler | MJ Research | PTC-200 | |
| Fenol:choloroform:izoamyl alkohol 25:24:1 pH = 5,2 | Thermo Fisher Scientific | J62336 | |
| Bufor PrimeScript (5X) | TaKaRa | 2680A | |
| Odwrotna transkryptaza | PrimeScript TaKaRa | 2680A | |
| QIAszybki Zestaw do ekstrakcji żelu | Qiagen | 28704 | Ten zestaw wymaga bloku grzewczego i izopropanolu do pracy z |
| Quick-Load Purple 100 bp DNA Ladder | New England Biolabs | N0551S (składnik #: N0551SVIAL) | |
| Quick-Load Purple 50 bp DNA Ladder | New England Biolabs | N0556S (składnik #: N0556SVIAL) | NEB N0556S zawiera Quick-Load Purple 50 bp DNA Ladder i Gel Loading Dye, fioletowy (6X), bez SDS |
| RecJf (30 U/μ L) | New England Biolabs | M0264L (składnik #: M0264LVIAL) | NEB M0264L zawiera RecJf (30 U/μ L) oraz NEBuffer 2 (10X); Przechowywać w temperaturze -20 & |
| Inhibitor RNazy C (mysi; 40 U/μ L) | Nowa Anglia Biolabs | M0314L ( składnik #: M0314LVIAL) | Przechowywać w temperaturze -20 stopni; C |
| SeqAMP Polimeraza DNA | TaKaRa | 638509 | TaKaRa 638509 zawiera SeqAMP Polimeraza DNA oraz SeqAMP Bufor PCR (2X) |
| SeqAMP Bufor PCR (2X) | TaKaRa | 638509 | TaKaRa 638509 zawiera SeqAMP Polimeraza DNA oraz SeqAMP Bufor PCR (2X) |
| Fosfataza alkaliczna krewetek (1 U/μ L) | New England Biolabs | M0371L ( składnik #: M0371LVIAL) | |
| Wodorotlenek sodu (NaOH) | Sigma-Aldrich | S5881 | Przygotować roztwór roboczy (5 M) i przechowywać go w temperaturze otoczenia |
| Ligaza DNA T4 (400 U/μ L) | Nowa Anglia Biolabs | M0202L ( składnik #: M0202LVIAL)NEB | M0202L zawiera ligazę DNA T4 (400 U/μ L) i bufor reakcyjny ligazy DNA T4 (10X) |
| Bufor reakcyjny ligazy DNA T4 (10X) | Nowa Anglia Biolabs | M0202L ( składnik #: B0202SVIAL)NEB | M0202L zawiera ligazę DNA T4 (400 U/μ L) i bufor reakcyjny ligazy DNA T4 (10X) |
| Ligaza RNA T4 1 (30 U /μ L) | New England Biolabs | M0437M (składnik #: M0437MVIAL) | NEB M0437M zawiera ligazę RNA T4 1 (30 U/μ L), bufor reakcyjny ligazy RNA T4 (10X), PEG 8000 (1X) i ATP (100 mM) |
| Bufor reakcyjny ligazy RNA T4 (10X) | New England Biolabs | M0437M (składnik #: B0216SVIAL) | NEB M0437M zawiera ligazę T4 RNA 1 (30 U/μ L), bufor reakcyjny ligazy RNA T4 (10X), PEG 8000 (1X) i ATP (100 mM) |