100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached 4.2 TrustPilot
logo-home
Summary

Samenvatting Hoofdstuk 3: Analyse van RNA en transcriptomics. Studenten cursus

Rating
4.0
(1)
Sold
1
Pages
12
Uploaded on
05-09-2022
Written in
2022/2023

ZEER uitgebreide cursus die ik zelf heb opgesteld omdat ik nood had aan een ordelijke en uitgebreide cursus om methoden 3 te kunnen studeren. In dit document staat de informatie vanop de slides gecombineerd met de mondelinge uitleg die werd gegeven tijdens de hoorcolleges.

Show more Read less
Institution
Course









Whoops! We can’t load your doc right now. Try again or contact support.

Written for

Institution
Study
Course

Document information

Uploaded on
September 5, 2022
Number of pages
12
Written in
2022/2023
Type
Summary

Subjects

Content preview

Hoofdstuk 3: analyse van RNA en transcriptomics


Overzicht:
1. Transcriptoomanalyse (transcriptomics)
a. RNA (cDNA) micro-arrays
b. RNA (cDNA) short-read sequencing
c. RNA (cDNA en direct RNA) long-read sequencing
2. Single-cell transcriptomics
3. Spatial transcriptomics




 doel: transcript(en) identificeren, genexpressie meten


16

, 1. Transcriptoomanalyse (transcriptomics)
1.1. RNA (cDNA) micro-arrays
RNA van staal wordt omgezet in gemerkt cDNA  cDNA wordt gehybridiseerd met array die probes bevat
voor verschillende (alle) genen
 cDNA microarrays: probe = 1 lang cDNA molecule (600-2400 nt) of meerdere lange oligont’s (70-
80nt) per gen (long-nucleotide microarray)  probe gespot op vaste fase (microarray)
o synthese van probe door PCR, klonering of chemische synthese (daarna robotprinter 
spotting van probes op microarray)
o verhouding test vs referentiestaal: verschillend fluorescent label; op 1 microarray (zie
verder bij “two-channel” detectie)
o voordelen: lange transcripten meten
o nadelen: veel input RNA nodig (<-> weinig abundante targets), probes niet altijd
enkelstrengs, cross-linken soms (niet handig om mee te werken)
 high-density oligonucleotide microarrays: probe = meerdere korte oligont’s (25-50 nt) per gen.
probe in situ aangemaakt op vaste fase (microarray)
o evt controles: match en mismatch probe (1 nt verschil in midden dus gaat niet binden,
nuttig om achtergrond signaal te meten)
o andere soort probes die kunnen toegevoegd worden:
 normalizatie-probes: normaliseren voor systemische bias, voor vergelijken van
microarrays, experimenten,… vgl referentiegenen (HK genes) bij RT-qPCR 
corrigeren voor verschillende concentraties RNA in de inputhoeveelheid
 replicatie-probes: technische herhalingen, voor reproduceerbaarheid
o synthese van probe op microarray zelf (bv fotolithografie)  principe:
 lokaal het beschermend laagje weggebrand
 op die plaatsen wordt een bepaald nucleotide gebonden bv een T
 een nieuw beschermend laagje wordt aangebracht
 het proces wordt herhaald voor de andere nucleotiden en ook voor de volgende
baseposities
o reverse transcriptie: totaal RNA  cDNA
o in vitro transcriptie: cDNA  cRNA (biotine label eraan)
o Vervolgens fragmentatie, hybridizatie en detectie (“one-channel” detectie)
Ontwerp van de probes hangt af van wat je wilt meten: expressie op gen niveau (meerdere exonen),
expressie op exon niveau (hogere resolutie nodig om de exonen apart te bekijken) of expressie meten van
al dan niet alternatieve transcripten (gaat enkel het 3’ uiteinde van het gen meten zonder onderscheid te
maken tussen de transcripten
2 soorten detectie: fluorescentie:
 “two-channel” = 2 kleuren (meteen te vergelijken)
o Test- en referentiestaal verschillend gelabeld; op 1 array. Verhouding (ratio) genexpressie
tussen test en referentiestaal (meestal Cy3 en Cy5 gebruikt)
o Voordeel: makkelijke vergelijking tss 2 stalen
o Nadeel: moeilijker voor meerdere stalen of om meerdere arrays te vergelijken
 “one-channel” = 1 kleur (bv Affymetrix)
o 1 staal per array, fluorescentie intensiteit, absolutie genexpressie
o Voordeel: meerdere stalen en meerdere arrays vergelijken
Typische plots om te analyse op micro-arrays weer te geven:
 Heatmap  Vaak gecombineerd met een manier van clustering (dendrogram) = genen en/of stalen
groeperen  supervised vs unsupervised clustering
 Volcano plot: x-as is verschil in expressie (log2(fold change)) en y-as is stat. significantie
 PCA = principal component analysis = a technique used to emphasize variation and bring out strong
patterns in a dataset  often used to make data easy to explore and visualize
 Classificatie van genen (Gene Ontology)
17
$6.01
Get access to the full document:

100% satisfaction guarantee
Immediately available after payment
Both online and in PDF
No strings attached


Also available in package deal

Reviews from verified buyers

Showing all reviews
11 months ago

4.0

1 reviews

5
0
4
1
3
0
2
0
1
0
Trustworthy reviews on Stuvia

All reviews are made by real Stuvia users after verified purchases.

Get to know the seller

Seller avatar
Reputation scores are based on the amount of documents a seller has sold for a fee and the reviews they have received for those documents. There are three levels: Bronze, Silver and Gold. The better the reputation, the more your can rely on the quality of the sellers work.
leenhaegemans Katholieke Universiteit Leuven
Follow You need to be logged in order to follow users or courses
Sold
50
Member since
4 year
Number of followers
25
Documents
10
Last sold
4 months ago

3.8

9 reviews

5
4
4
2
3
1
2
1
1
1

Recently viewed by you

Why students choose Stuvia

Created by fellow students, verified by reviews

Quality you can trust: written by students who passed their tests and reviewed by others who've used these notes.

Didn't get what you expected? Choose another document

No worries! You can instantly pick a different document that better fits what you're looking for.

Pay as you like, start learning right away

No subscription, no commitments. Pay the way you're used to via credit card and download your PDF document instantly.

Student with book image

“Bought, downloaded, and aced it. It really can be that simple.”

Alisha Student

Frequently asked questions