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nrStar? tRF&tiRNA PCR芯片(H/M)

  • 簡介
  • 產品設計和背景
  • 數據庫
  • 實驗流程
  • 說明書和分析工具
  •        作為一種新型的tRNA來源的非編碼小RNA,tRF& tiRNA由精確調控的生物發生過程所產生,參與行使多種生物學功能: 作為microRNA參與RNA干擾;調節靶向mRNA的穩定性;在細胞應激條件下促進應激顆粒(SG)的組裝;調控細胞凋亡[1];作為表觀遺傳因子在世代間傳遞[2,3](圖1)。tRFs& tiRNA的組成和含量高度依賴于細胞類型,并且與多種病理狀態密切相關。它們在生物體液中廣泛存在,含量遠超microRNA,使之有望成為極佳的分子標志物[4-7]。

            Arraystar nrStar? Human tRF & tiRNA PCR 芯片檢測185個數據庫收錄和最新文獻報道的人tRF&tiRNA。Arraystar nrStar? Mouse tRF PCR芯片檢測從tRFdb數據庫中挑選的88個最常見的小鼠tRFs。



    產品列表

    芯片名稱 貨號 規格 描述
    nrStarTM Human tRF&tiRNA PCR Array AS-NR-002-1 384-well(2*192) / plate 檢測185個數據庫收錄和最新文獻報道的人tRF&tiRNA
    nrStarTM Human tRF&tiRNA PCR Array (Roche Light Cycler 480) AS-NR-002-1-R 384-well (2*192) / plate
    nrStarTM Mouse tRF PCR Array AS-NR-002M-1 384-well (4*96) / plate 檢測從tRFdb數據庫中挑選的88個最常見的小鼠tRFs
    nrStarTM Mouse tRF PCR Array (Roche Light Cycler 480) AS-NR-002M-1-R 384-well (4*96) / plate

    優勢

    ? 前沿-關注近些年火熱的tRF&tiRNA研究

    ? 聚焦-檢測最具生物學潛能的tRF&tiRNA

    ? 精確檢測-所有引物都經過精心設計、優化和驗證

    ? 簡單便捷-標準的qPCR板設計,直接使用,無需預擴增



    為保證能區分tRF&tiRNA和其前體,同時為獲得最好的檢測特異性,需配套使用rtStar? First-Strand cDNA Synthesis Kit (3’and 5’adaptor) (cat # AS-FS-003 )


  • tRF& tiRNA參與行使多種生物學功能: 作為microRNA參與RNA干擾;調節靶向mRNA的穩定性;在細胞應激條件下促進應激顆粒(SG)的組裝;調控細胞凋亡;作為表觀遺傳因子在世代間傳遞 [1] (圖1)。tRFs& tiRNA的組成和含量高度依賴于細胞類型,并且與多種病理狀態密切相關。它們在生物體液中廣泛存在,含量遠超microRNA,使之有望成為極佳的分子標志物[2-5]。

    圖1. tRFs&tiRNAs分子功能和人類疾病。


    tRF&tiRNAs 是由tRNA或pre-tRNA經過精確剪切形成的。因序列上的重合,常規qPCR的方法很難將tRF&tiRNA和tRNA或pre-tRNA區分開來。同時,由于tRF&tiRNAs序列長度只有16-50nt,序列太短,很難直接使用qPCR進行檢測。Arraystar借鑒了經典的小RNA測序建庫方法,通過在tRF&tiRNAs 的3’和5’端分別加上一段序列來延長序列長度。正向和反向引物分別與5'和3'連接處的序列互補配對,以此有效地區分tRF&tiRNA與其前體及其他小RNA,從而能可靠、準確地檢測tRF&tiRNA的表達(圖2)。

    圖2. 通過在5’和 3’端加上接頭, nrStar? tRF&tiRNA PCR 芯片可以精確檢測指定的tRF&tiRNAs而不擴增其前體tRNAs或pre-tRNAs.


    Arraystar nrStar? tRF&tiRNA PCR 芯片體系,能快速便捷地特異性檢測tRFs & tiRNAs,共包含兩款產品:用于接頭連接和cDNA 合成的Arraystar rtStar? First-Strand cDNA Synthesis Kit (3’and 5’adaptor) 及用于tRF&tiRNA檢測的 Arraystar nrStar? tRF&tiRNA PCR 芯片。


    Reference 

    1. Anderson P. and P. Ivanov (2014) "tRNA fragments in human health and disease." FEBS Lett. 588(23):4297-304 [PMID: 25220675]

    2. Telonis, A. G. et al. Dissecting tRNA-derived fragment complexities using personalized transcriptomes reveals novel fragment classes and unexpected dependencies. Oncotarget 6, 24797-24822, doi:10.18632/oncotarget.4695 (2015). [PMID: 26325506].

    3. Olvedy, M. et al. A comprehensive repertoire of tRNA-derived fragments in prostate cancer. Oncotarget, doi:10.18632/oncotarget.8293 (2016). [PMID: 27015120].

    4. Schageman, J. et al. The complete exosome workflow solution: from isolation to characterization of RNA cargo. BioMed research international 2013, 253957, doi:10.1155/2013/253957 (2013). [PMID: 24205503].

    5. Dhahbi, J. M. et al. 5' tRNA halves are present as abundant complexes in serum, concentrated in blood cells, and modulated by aging and calorie restriction. BMC genomics 14, 298, doi:10.1186/1471-2164-14-298 (2013). [PMID: 23638709].

    6. Kumar, P., Mudunuri, S. B., Anaya, J. & Dutta, A. tRFdb: a database for transfer RNA fragments. Nucleic acids research 43, D141-145, doi:10.1093/nar/gku1138 (2015). [PMID: 25392422].

  • Human tRFs&tiRNAs (185)

    tRF-1

    1001, 1003, 1004, 1005, 1006, 1007, 1010, 1012, 1013, 1015, 1020, 1025, 1026, 1027, 1028, 1029, 1030, 1031, 1032, 1033, 1035, 1036, 1037, 1038, 1039, 1040, 1041, 1042

    tRF-3

    3002B, 3004B, 3006B, 3031B, 3033A, 3030A, 3030B, 3002A, 3003A, 3003B, 3006A, 3008A, 3008B, 3009B, 3011/12A, 3016/18/22B, 3017A, 3017B, 3019/20/21B, 3026B, 3027/28B, 3019A, 3020/21A, 3022A, 3026/27/28A, 3029A, 3031A

    tRF-5

    5001A, 5001B, 5002A, 5002B, 5008B, 5009A, 5009B, 5010A, 5011A, 5012B, 5013B, 5015/17A, 5016A, 5019A, 5019B, 5020/21A, 5020B, 5021B, 5022A, 5022B, 5023B, 5024A, 5026A, 5026/27B, 5028/29A, 5028/29B, 5032A, 5032B, TRF21-26, TRF63, TRF23, TRF205, TRF208, TRF223, TRF250, TRF272/274, TRF273, TRF293/294, TRF305/306/307, TRF308, TRF312, TRF316, TRF318, TRF320, TRF321, TRF322, TRF323/324/326, TRF337-339, TRF347, TRF351, TRF354, TRF356/359, TRF368, TRF366, TRF365, TRF373, TRF374, TRF375, TRF393, TRF396, TRF417, TRF457, TRF460, TRF462, TRF463, TRF466/468/469/471/472/473, TRF490, TRF492, TRF493, TRF511, TRF524, TRF533/534, TRF537, TRF546/547, TRF550/551


    tiRNA-3 (3’ tRNA half)

    3'tiR_007_GluTTC (n), 3'tiR_012_ArgCCT (n), 3'tiR_026_GlnCTG (n), 3'tiR_028_HisGTG (mt), 3'tiR_037_ArgCCG (n), 3'tiR_056_ValTAC (mt), 3'tiR_060_MetCAT (n), 3'tiR_063_ArgCCT (n), 3'tiR_075_GluTTC (mt)/ GluTTC (mt-la), 3'tiR_078_ArgTCT (n), 3'tiR_080_ProTGG (mt), 3'tiR_082_ThrTGT (mt), 3'tiR_088_LysCTT (n)

    tiRNA-5 (5’ tRNA half)

    5003/4C, 5008C, 5009C, 5016C, 5026/27C, TRF62, TRF315, TRF327, TRF353, TRF419, tiRNA-5033-ProTGG-1, tiRNA-5033-GluTTC-1, tiRNA-5029-GlyGCC-2, tiRNA-5034-ValCAC-2, tiRNA-5034-ValCAC-3, tiRNA-5030-HisGTG-1, tiRNA-5030-GluTTC-1, tiRNA-5033-GluTTC-2, tiRNA-5030-LysCTT-2, tiRNA-5029-ProAGG, tiRNA-5031-GluTTC-1, tiRNA-5031-HisGTG-1, tiRNA-5031-GluCTC-1, tiRNA-5034-GlyCCC-1, tiRNA-5034-GluTTC-1, tiRNA-5033-LysTTT-1, tiRNA-5032-LysTTT-1, tiRNA-5031-PheGAA, tiRNA-5034-ValTAC-3, tiRNA-5030-GlnTTG-3, tiRNA-5029-GlyGCC-3, tiRNA-5035-GluTTC-1, tiRNA-5035-GluTTC-2, tiRNA-5034-GluTTC-2, tiRNA-5035-GluTTC-3, tiRNA-5032-GluTTC-1, tiRNA-5035-GluCTC, tiRNA-5030-SerGCT-3, tiRNA-5030-SerGCT-1, tiRNA-5031-HisGTG-2, tiRNA-5029-AlaAGC-1, tiRNA-5032-LysCTT-1


    Mouse tRF (88)

    tRF-1

    1003, 1006, 1008, 1009, 1010, 1015, 1016, 1019, 1020, 1026, 1035

    tRF-3

    3001b, 3002a/3035a, 3003a, 3004b, 3005a, 3006a, 3009a, 3009b, 3010a, 3010b/3017b, 3011a, 3011b, 3012b, 3017a, 3017b/3010b, 3019a, 3019b/3020b, 3021a, 3023b, 3024b/3046b, 3025a, 3025b, 3026a, 3027a, 3028b/3029b, 3029a, 3030a, 3031a, 3031b, 3032a, 3032b, 3033a, 3033b, 3034a, 3036a, 3036b/3037b, 3038a, 3038b, 3039a, 3041b/3042b, 3043a, 3043b, 3044a, 3044b, 3045a, 3046a, 3047b, 3048a, 3050a, 3051a, 3052a

    tRF-5

    5001a/5001b/5010a, 5002b/5004b, 5005a/5006b, 5005b, 5006a, 5006c, 5007a, 5009a, 5009b, 5011a, 5011b/5012b, 5012b, 5013a, 5013b, 5013b/5017b/5018b, 5014a, 5014a/5015a, 5014b, 5016a, 5019a, 5019b, 5020b/5021a, 5022a, 5022b, 5023b/24b



    Database

    tRFdb  http://genome.bioch.virginia.edu/trfdb/

    MINTbase  https://cm.jefferson.edu/MINTbase/


    Reference

    Olvedy, M. et al. A comprehensive repertoire of tRNA-derived fragments in prostate cancer. Oncotarget, doi:10.18632/oncotarget.8293 (2016). 

    Selitsky SR, Baran-Gale J, Honda M, Yamane D, Masaki T, Fannin EE, et al. Small tRNA-derived RNAs are increased and more abundant than microRNAs in chronic hepatitis B and C. Scientific reports 2015;5:7675.

    Wang Q, Lee I, Ren J, Ajay SS, Lee YS, Bao X. Identification and functional characterization of tRNA-derived RNA fragments (tRFs) in respiratory syncytial virus infection. Molecular therapy : the journal of the American Society of Gene Therapy 2013;21:368-79.


  • 圖1. tRF&tiRNA qPCR芯片實驗流程


    適用的qPCR儀:

    ? ABI ViiA? 7

    ? ABI 7500 & ABI 7500 FAST

    ? ABI 7900HT

    ? ABI QuantStudio? 6 Flex Real-Time PCR system

    ? ABI QuantStudio? 7 Flex Real-Time PCR system

    ? ABI QuantStudio? 12K Flex Real-Time PCR System

    ? Bio-Rad CFX384

    ? Bio-Rad iCycler & iQ Real-Time PCR Systems

    ? Eppendorf Realplex

    ? QIAGEN Rotor Gene Q 100

    ? Roche Light Cycler 480

  • Aksomics使用Arraystar的芯片為客戶提供服務,該產品說明書及分析工具見下:

    產品說明書:

      Manual_nrStar_Human_tRF_tiRNA_PCR_Array_v1.04

      Manual_nrStar?_Mouse_tRF_PCR_Array_v1.01


    工具:

     excel Analysis_Tool_for_nrStar?_Human_tRF_tiRNA_PCR_Array_v1.01

     excel Analysis tool for nrStar? Mouse tRF PCR Array_v1.0