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Total/mRNA Sequencing

Total/mRNA Sequencing

DNA로부터 전사되는 모든 RNA 전사체(Transcriptome)의 염기서열을 분석하는 기법으로 유전적 병변이나 외부 자극 및 변화하는 환경 조건 등 다양한 상태에서 활성화된 유전자 발현 정보를 파악할 수 있습니다. 테라젠바이오는 해당 오믹스 기술을 이용하여 대장암 전이 기작 규명 연구[1] 및 항암제 효능 검증 연구[2]에 참여한 바 있습니다. 또한 생명활동에 필요한 단백질 변형에 영향을 끼치는 Alternative splicing[3]을 통해 유전자 발현 조절에 대한 종합적인 시각을 제공합니다.

샘플&실험정보

샘플&실험정보
Sample Requirement 0.1 ~ 1µg Total RNA
0.1 ~ 4µg Total RNA, RIN ≥ 8
Library Kit Illumina, TaKaRa, Qiagen
Sequencing Platform Illumina NovaSeq6000
Recommended Sequencing Depth 20M (million reads)

생명정보학 분석자세히 알아보기

Workflow

Standard Analysis

Functional annotation

Alternative splicing analysis

RNAseq de novo assembly

Differential expression genes (DEGs)

GO analysis

Heatmap

Standard Analysis

Advanced Analysis

Gene set enrichment analysis (GSEA)

Gene fusion analysis

No content

No content

No content

Advanced Analysis

Reference

    [1] Nakayama, M. et al., (2020). Loss of wild-type p53 promotes mutant p53-driven metastasis through acquisition of survival and tumor-initiating properties. Nature communications, 11(1), 2333.

    [2] Hong, E. et al., (2020). Inhibition of TGF-β signalling in combination with nal-IRI plus 5-Fluorouracil/Leucovorin suppresses invasion and prolongs survival in pancreatic tumour mouse models. Scientific reports, 10(1), 2935.

    [3] Cha, S. et al., (2021). Differential activation mechanisms of two isoforms of Gcr1 transcription factor generated from spliced and un-spliced transcripts in Saccharomyces cerevisiae. Nucleic acids research, 49(2), 745–759.

    [4] Yun, S. M. et al., (2013). PPP1R1B-STARD3 chimeric fusion transcript in human gastric cancer promotes tumorigenesis through activation of PI3K/AKT signaling. Oncogene, 33(46), 5341–5347. https://doi.org/10.1038/onc.2013.472

    [5] Yoon, K. et al., (2013). Comprehensive genome- and transcriptome-wide analyses of mutations associated with microsatellite instability in Korean gastric cancers. Genome Research, 23(7), 1109–1117. https://doi.org/10.1101/gr.145706.112

    [6] Kim, K. et al., (2018). Pathway profiles based on gene-set enrichment analysis in the honey bee Apis mellifera under brood rearing-suppressed conditions. Genomics, 110(1), 43–49. https://doi.org/10.1016/j.ygeno.2017.08.004

    [7] Sakai, E. et al., (2017). Combined Mutation of Apc, Kras, and Tgfbr2 Effectively Drives Metastasis of Intestinal Cancer. Cancer Research, 78(5), 1334–1346. https://doi.org/10.1158/0008-5472.can-17-3303

    [8] Park, Y. et al., (2020). Destablilization of TRAF6 by DRAK1 Suppresses Tumor Growth and Metastasis in Cervical Cancer Cells. Cancer Research, 80(12), 2537–2549. https://doi.org/10.1158/0008-5472.can-19-3428

    [9] Lee, J. et al., (2021). Brassinosteroid‐BZR1/2‐WAT1 module determines the high level of auxin signalling in vascular cambium during wood formation. New Phytologist, 230(4), 1503–1516. https://doi.org/10.1111/nph.17265

FAQ
Small RNA Sequencing

Small RNA Sequencing

20~30 nucleotides의 작은 크기를 갖는 Small RNA는 유전자 침묵(Gene silencing)과 전사 후 유전자 발현 조절에 관여합니다. Small RNA sequencing을 통해 Small RNA 유전자 발현 정보나 Novel small RNA을 확인하여 바이오마커 개발 및 질병 진단 분야에 적용할 수 있습니다[1][2].

샘플&실험정보

샘플&실험정보
Sample Requirement Total RNA > 1µg (minimum 100 µg), 20 ng/µl, RIN > 6
Library Kit PerkinElmer
Sequencing Platform Illumina NovaSeq6000
Recommended Sequencing Depth ≥ 20 million read counts per sample

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Workflow
Small RNA Sequencing

Standard Analysis

Alignment against reference genome

Quantification of small RNA

Discovery of novel/known miRNAs

Estimation of differential expressed miRNAs

Prediction of target mRNA

Advanced Analysis

Advanced Analysis

miRNA-mRNA Integrated analysis

No content

No content

No content

No content

No content

Standard Analysis

Reference

    [1] Lee, J. Y., Ryu, D. S., Kim, W. J., & Kim, S. J. (2016). Aberrantly expressed microRNAs in the context of bladder tumorigenesis. Investigative and clinical urology, 57 Suppl 1(Suppl 1), S52–S59.

    [2] Kim, M. C. et al., (2014). Identification and characterization of microRNAs in normal equine tissues by Next Generation Sequencing. PloS one, 9(4), e93662.

FAQ
Isoform Sequencing (de novo)

Isoform Sequencing (de novo)

Pacbio SMRT (Single Molecule, Real-time) 기술을 이용하여 Full length (5’UTR에서 3’poly-A tail을 포함하는)의 Transcript isoform sequencing이 가능합니다[1][2]. 참조 유전체가 없는 종에서 Full transcripts를 확보할 수 있어
Short reads RNA sequencing의 한계점을 보완하며 Fusion genes, Alternative splicing, Genome annotation, Novel transcripts 등의 분석이 가능합니다.

적용 가능 연구

  • Alternative splicing
  • Alternative polyadenylation (APA)
  • Fusion transcripts
  • Long non-coding RNAs (lncRNAs)
  • Isoform phasing
  • Genome annotation

샘플&실험정보

샘플&실험정보
Sample Requirement RNA > 3µg (minimum 1µg),100ng/µl, RIN > 8
Library Kit SMRT
Sequencing Platform Pacbio Sequel Ⅱ
Recommended Sequencing Depth ≥ 15Gb per sample
≥ 100 million read pairs per sample
*Depth may vary depending on species

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Workflow
Isoform Sequencing (de novo)

Standard Analysis

Clustering & Annotation

Read mapping

Expression

Differential expression genes (DEGs)

Standard Analysis

Reference

    [1] Jo, I. H. et al., (2017). Isoform Sequencing Provides a More Comprehensive View of the Panax ginseng Transcriptome. Genes, 8(9), 228.

    [2] Hong, C. P.et al., (2022). Long-read transcriptome sequencing provides insight into lignan biosynthesis during fruit development in Schisandra chinensis. BMC genomics, 23(1), 17.

FAQ
Single Cell RNA Sequencing

Single Cell RNA Sequencing

단일세포 유전자 분석(ScRNA-seq)은 세포군을 단일세포로 분리한 후 유전자의 발현을 보는 것으로, 다양한 세포가 혼합되어 평균값을 얻는 기존의 Bulk RNA sequencing과 달리 하나의 세포에서 발생하는 생물학적 기능을 보다 정확하게 분석합니다. 단일세포 유전자 분석을 이용하여세포의 이종성(Cellular heterogeneity), 희귀 세포군(Rare cell population) 및 밝혀지지 않은 복잡한 세포 과정 등을 연구할 수 있습니다.

적용 가능 연구

  • Developmental biology
  • Multiomics
  • Uncovering of biological mechanisms
  • Designing new targeted therapeutics in cancer research

샘플&실험정보

샘플&실험정보
Sample Requirement Cells >20K (minimum 1K cells), 1000cells/µl
Library Kit 10x Genomics
Sequencing Platform Illumina NovaSeq6000
Recommended Sequencing Depth -

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Workflow
Single Cell RNA Sequencing

Standard Analysis

T-SNE

Feature Plot

Heatmap

Phlyogenetic Tree

10X Genomics Report

Standard Analysis
FAQ
Spatial Sequencing

Spatial Sequencing

공간 전사체학(Spatial transcriptomics)은 특정 위치에서 발현되는 유전자를 분석하는 기법으로 조직 시료의 형태학적 정보(Morphological information)와 유전자 발현 정보(Gene expression information)을 동시에 얻을 수 있습니다. 

공간 전사체학은 종양 미세환경이나 세포 유형과 구조가 복잡한 신경, 뇌와 같은 이질적 조직 연구에 이상적이며, 유전자 발현 정보와 위치 정보를 기반으로 서로 다른 세포 유형들이 어떻게 상호 작용하는지에 대한 명확한 이해를 제공합니다.

적용 가능 연구

  • Mapping the spatial organization of cell atlases
  • Identification of spatiotemporal gene expression patterns
  • Biomarker discovery and characterization
  • Monitoring of therapeutic response

샘플&실험정보

샘플&실험정보
Sample Requirement Cells >20K (minimum 1K cells), 1000cells/µl
Library Kit Nanostring GeoMx
Sequencing Platform Illumina NovaSeq6000
Recommended Sequencing Depth -

생명정보학 분석자세히 알아보기

Workflow
Spatial Transcriptomics

Standard Analysis

Expression data set

Differential expression genes (DEGs)

Statistical test

Survival curve

GO analysis

Pathway

Heatmap

Gene set enrichment analysis (GSEA)

Standard Analysis
FAQ
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