Garantie de satisfaction à 100% Disponible immédiatement après paiement En ligne et en PDF Tu n'es attaché à rien 4.2 TrustPilot
logo-home
Resume

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

Vendu
1
Pages
12
Publié le
05-09-2022
Écrit en
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.

Montrer plus Lire moins









Oups ! Impossible de charger votre document. Réessayez ou contactez le support.

Infos sur le Document

Publié le
5 septembre 2022
Nombre de pages
12
Écrit en
2022/2023
Type
Resume

Sujets

Aperçu du contenu

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

Reviews from verified buyers

Affichage de tous les avis
11 mois de cela

4,0

1 revues

5
0
4
1
3
0
2
0
1
0
Avis fiables sur Stuvia

Tous les avis sont réalisés par de vrais utilisateurs de Stuvia après des achats vérifiés.

Faites connaissance avec le vendeur

Seller avatar
Les scores de réputation sont basés sur le nombre de documents qu'un vendeur a vendus contre paiement ainsi que sur les avis qu'il a reçu pour ces documents. Il y a trois niveaux: Bronze, Argent et Or. Plus la réputation est bonne, plus vous pouvez faire confiance sur la qualité du travail des vendeurs.
leenhaegemans Katholieke Universiteit Leuven
Voir profil
S'abonner Vous devez être connecté afin de suivre les étudiants ou les cours
Vendu
50
Membre depuis
4 année
Nombre de followers
25
Documents
10
Dernière vente
4 mois de cela

3,8

9 revues

5
4
4
2
3
1
2
1
1
1

Récemment consulté par vous

Pourquoi les étudiants choisissent Stuvia

Créé par d'autres étudiants, vérifié par les avis

Une qualité sur laquelle compter : rédigé par des étudiants qui ont réussi et évalué par d'autres qui ont utilisé ce document.

Le document ne convient pas ? Choisis un autre document

Aucun souci ! Tu peux sélectionner directement un autre document qui correspond mieux à ce que tu cherches.

Paye comme tu veux, apprends aussitôt

Aucun abonnement, aucun engagement. Paye selon tes habitudes par carte de crédit et télécharge ton document PDF instantanément.

Student with book image

“Acheté, téléchargé et réussi. C'est aussi simple que ça.”

Alisha Student

Foire aux questions