外泌体多组学07-骨髓肥大细胞来源外泌体lncRNA与miRNA的有效数据量

目前市面上有很多公司外泌体RNA测序推荐的数据量很少,为了合理评价一个合适的有说服力的有效数据量,我们对公开发表的相关外泌体文章和数据进行检索和信息收集,此次文章如下:

文章信息

  • 文献标题:Characterization of protein, long noncoding RNA and microRNA signatures in extracellular vesicles derived from resting and degranulated mast cells
  • Doi:https://doi.org/10.1080/20013078.2019.1697583
  • 发表时间:Journal of Extracellular Vesicles 06 December 2019
  • 作者:上海交通大学医学院上海总医院检验医学科,Li Li

文中缩写:

  • MCs,Mast cells
  • BMMCs,Bone marrow-derived MCs

关注点

  • miRNA,lncRNA在文中的数据量,比对率等数据质量评估指标

文件实验设计方案:Rest-EV vs Sti-EV

Figure 1. Schematic representation of BMMC-derived EVs isolation, and characterization

样本说明

体外用rSCF和rIL-3诱导骨髓细胞分化为MCs(Mast Cells),流式细胞术分析证实:该细胞同时表达CD117【 gene KIT 】和FcεRI【gene FCER1A】,具有Mast Cells的特征。

此外,实验证实resting MCs和 degranulated MCs可以释放EVs,degranulated MCs比相同数量的resting MCs释放更多的EVs。

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lncRNA数据实验大致过程:

  • 1.提取total RNA:Rest-EV和 Sti-EV使用 exoRNeasy Serum/Plasma Maxi Kit (Qiagen)提取 total RNA

  • 2.去除rRNA:接着 the Ribo-Zero™ rRNA Removal kit(Epicentre, Illumina, WI, USA)进行ribosome RNA (rRNA)去除

  • 3.链特异性建库

  • 4.Illumina HiSeq4000双端,150bp测序

  • 5.每个分组三个生物学重复样本

这里有个奇怪的点啊:后续数据分析部分只分析了lncRNA,没有分析mRNA,看这个实验过程,应该有mRNA的数据的呀!

miRNA数据大致实验过程:

  • 1.total RNA提取: exoRNeasy Serum/Plasma Maxi Kit (Qiagen)
  • 2.small RNA libraries构建:Illumina TruseqTm Small RNA Preparation kit
  • 3.文库质量评估:Bioanalyzer 2100 system
  • 4.测序:Illumina HiSeqTM 2500 platform

MC-derived EVs的lncRNA数据分析

6个EVs样本共有110G原始数据,低质量和短片段过滤,error rate小于0.08%,GC content均值为 51.89%( Rest-EV

samples)和49.8%( Sti-EV samples),比对率: between 53.65% and 76.35%

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后续有一个异常样本,去除之后剩余五个样本鉴定了 397 lncRNAs,包括:99 antisense lncRNAs, 181 lincRNAs, 97 processed transcript lncRNAs, 19 sense intronic lncRNAs and 1 sense overlapping lncRNA

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lncRNA长度分布范围:201 to 84,395 bp

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miRNA数据分析

PCA分析检查分组情况:

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比对率:


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MC-derived EVs样本中不同类型 small RNAs(i.e. misc_RNA, Mt_rRNA, ribosomal RNA (rRNA) 和other non-coding RNA (ncRNA))鉴定出来的个数占比: 272 miRNAs

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reads长度分布:18 to 25 nts

The size distribution of the reads was mainly concentrated at 18 to 25 nt (Figure 6(d)), indicating that the small RNA-seq obtained the efficient expression information of miRNAs in MC-derived EVs

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以上文中使用的各种数据评价指标有:原始数据量,error rate,GC含量,比对率,鉴定出来的lncRNA/miRNA个数、长度,PCA分析看样本分组情况

文章中有lncRNA、miRNA表达谱结果,但没有提供原始数据下载和数据量饱和度评估。

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