Bulk RNAseq : plusieurs approches pour s'adapter à vos échantillons
Vous avez un projet de RNAseq ? Nous vous proposons plusieurs stratégies en fonction de la qualité et de la quantité de vos ARN. Voici un aperçu des différentes options :
RNAseq "classique"
Pour qui ?
Vous disposez d'ARN de bonne qualité (RIN > 7) et en quantité suffisante (> 50 ng)
Ce qu'on vous propose :
- Capture des ARN polyA pour cibler les ARN messagers
- Déplétion ribosomique pour analyser l’ensemble du transcriptome, y compris les ARN non codants
Les solutions les plus courantes pour les études transcriptomiques.
RNAseq "low input"
Pour qui ?
Vous avez une faible quantité d'ARN (< 50 ng), ou ne disposez que de quelques cellules, mais souhaitez quand même exploiter votre échantillon.
Ce qu'on vous propose :
Des protocoles optimisés pour les petits volumes et les échantillons rares.
RNAseq 3’ : la solution pour les ARN dégradés
Pour qui ?
Vos échantillons ont une qualité plutôt mauvaise (RIN < 5) ou proviennent de coupes FFPE
Ce qu'on vous propose :
Le 3’ RNAseq, une approche robuste pour les ARN dégradés, avec un profil d’expression proche des puces à ADN . C'est également la solution la plus économique (faible nombre de lectures par échantillon).
Et si vous vous intéressez aux petits ARN ?
Nous proposons également la préparation des banques pour l'étude des petits ARN (miRNA, etc.).
| Type d'échantillon | Approche proposée | Avantages |
| Bonne qualité / quantité (RIN > 7 / > 50ng) | PolyA ou déplétion ribosomique | Transcriptome complet |
| Faible quantité (< 50 ng) | Low input RNAseq | Pour les échantillons rares |
| ARN dégradé (RIN < 5 / FFPE) | 3' RNAseq | Données robustes mêmes avec des ARN altérés |
| Petits ARN | Small RNAseq | Spécifique miRNA |
Analyses RNA-Seq : un outil pour exploiter vos données
Vous pouvez explorer et réaliser des figures de vos données analysées par GENOM'IC grâce à l'outil RADISH (a RNA-Seq Dashboard In SHiny).
N'hésitez pas à l'essayer et à nous contacter pour plus de renseignements.
Voici l'adresse du Github pour découvrir l'application et avoir les informations d'installation :
https://github.com/GENOM-IC-Cochin/Radish
L'application est utilisable en interne sur cette adresse : http://sequencage:3200; ou bien depuis l'extérieur sur cette adresse http://localhost/, après avoir installé Docker et mis en route l'image Radish.