سلسلة الرنا

سَلسَلة الرنا (بفتح السين) (بالإنجليزية: RNA-Seq)‏ وتسمى كذلك السَلسَلة العشوائية لكامل النسخوم (بالإنجليزية: whole transcriptome shotgun sequencing)‏[2] هي تقنية تستخدم سَلسَلة عالية الإنتاج (سَلسَلة الجيل التالي) للكشف عن تواجد وكمية الرنا في عينة بيولوجية في لحظة معينة.[3][4][5]

نظرة عامة على خطوات سَلسَلة رنا نموذجية.[1]

تُستخدم سَلسَلة الرنا في دراسة التغير المستمر للنسخوم الخلوي. وبشكل خاص، تسهِّل سَلسَلة الرنا القدرة على تحديد نُسَخِ الجين المضفرة بالتضفير البديل، تعديلات ما بعد النسخ، اندماج الجين، الطفرات/ تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة والتغيرات في التعبير الجيني مع مرور الوقت، أو الاختلافات في التعبير الجيني في مجموعات أو علاجات مختلفة.[6] فضلا عن نسخ الرنا الرسول، يمكن لسَلسَلة الرنا البحث في مختلف أنواع الرنا بما في ذلك الرنا الصغير مثل الرنا الميكروي والرنا الناقل والرنا الريبوسومي.[7] يمكن كذلك استخدام سَلسَلة الرنا لتحديد الحدود بين الإكسونات والإنترونات والتأكد من وتعديل حدود النهاية 5' والنهاية 3' الموضوعة سابقا للجينات. التقدمات الحديثة في سَلسَلة الرنا تشمل سَلسَلة خلية مفردة والسَلسَلة الموضعية لنسيج مثبت.[8]

قبل تطوير سَلسَلة الرنا، كانت دراسات التعبير الجيني تتم بواسطة التهجين المبني على المصفوفات الدقيقة، ومن مشاكل المصفوفات الدقيقة: أخطاء التهجين التصالبي (cross-hybridization artifacts)، التكميم (تحديد الكمية) الضعيف للجينات المعبر عنها بقلة أو بكثرة، والحاجة إلى معرفة التسلسل مسبقا.[9] وبسبب هذه المشاكل التقنية، انتقلت النسخوميات إلى الطرق المبنية على تحديد التسلسل. وتطورت هذه الأخيرة من سَلسَلة سانغر لمكتبات تسلسل الوسم المعبر عنه إلى طرق مبنية على وسوم كيميائية (مثل: التحليل التسلسلي للتعبير الجيني) وأخيرا إلى التقانة الحالية: سَلسَلة الجيل التالي أو السَلسَلة عالية الإنتاج للدنا المتمم (وبشكل أخص سَلسَلة الرنا).

مراجع
  1. Griffith M، Walker JR، Spies NC، Ainscough BJ، Griffith OL (أغسطس 2015). "Informatics for RNA Sequencing: A Web Resource for Analysis on the Cloud". PLoS Computational Biology. ج. 11 ع. 8: e1004393. Bibcode:2015PLSCB..11E4393G. DOI:10.1371/journal.pcbi.1004393. PMC:4527835. PMID:26248053.{{استشهاد بدورية محكمة}}: صيانة الاستشهاد: دوي مجاني غير معلم (link)
  2. Morin R، Bainbridge M، Fejes A، Hirst M، Krzywinski M، Pugh T، وآخرون (يوليو 2008). "Profiling the HeLa S3 transcriptome using randomly primed cDNA and massively parallel short-read sequencing". BioTechniques. ج. 45 ع. 1: 81–94. DOI:10.2144/000112900. PMID:18611170. مؤرشف من الأصل في 2019-03-31.
  3. Chu Y، Corey DR (أغسطس 2012). "RNA sequencing: platform selection, experimental design, and data interpretation". Nucleic Acid Therapeutics. ج. 22 ع. 4: 271–4. DOI:10.1089/nat.2012.0367. PMC:3426205. PMID:22830413.
  4. Wang Z، Gerstein M، Snyder M (يناير 2009). "RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics". Nature Reviews Genetics. ج. 10 ع. 1: 57–63. DOI:10.1038/nrg2484. PMC:2949280. PMID:19015660.
  5. "RNA-seqlopedia". rnaseq.uoregon.edu. مؤرشف من الأصل في 2019-06-12. اطلع عليه بتاريخ 2017-02-08.
  6. Maher CA، Kumar-Sinha C، Cao X، Kalyana-Sundaram S، Han B، Jing X، Sam L، Barrette T، Palanisamy N، Chinnaiyan AM (مارس 2009). "Transcriptome sequencing to detect gene fusions in cancer". Nature. ج. 458 ع. 7234: 97–101. Bibcode:2009Natur.458...97M. DOI:10.1038/nature07638. PMC:2725402. PMID:19136943.
  7. Ingolia NT، Brar GA، Rouskin S، McGeachy AM، Weissman JS (يوليو 2012). "The ribosome profiling strategy for monitoring translation in vivo by deep sequencing of ribosome-protected mRNA fragments". Nature Protocols. ج. 7 ع. 8: 1534–50. DOI:10.1038/nprot.2012.086. PMC:3535016. PMID:22836135.
  8. Lee JH، Daugharthy ER، Scheiman J، Kalhor R، Yang JL، Ferrante TC، وآخرون (مارس 2014). "Highly multiplexed subcellular RNA sequencing in situ". Science. ج. 343 ع. 6177: 1360–3. Bibcode:2014Sci...343.1360L. DOI:10.1126/science.1250212. PMC:4140943. PMID:24578530.
  9. Kukurba KR، Montgomery SB (أبريل 2015). "RNA Sequencing and Analysis". Cold Spring Harbor Protocols. ج. 2015 ع. 11: 951–69. DOI:10.1101/pdb.top084970. PMC:4863231. PMID:25870306.
  • أيقونة بوابةبوابة الكيمياء الحيوية
  • أيقونة بوابةبوابة تقانة حيوية
  • أيقونة بوابةبوابة علم الأحياء الخلوي والجزيئي
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.