RNA-Seq의 보다 간단한 워크플로우를 소개합니다. first-strand cDNA 합성, 라이브러리 준비 및 리보디플리션으로 이어지며, 크게 손상된 input도 가능합니다. 두 번째 가닥을 생성하지 않기 때문에 방향성 정보를 보존하기 위한 추가적인 단계가 필요하지 않습니다. rNONE®은 리보디플리션을 위한 streptavidin 기반의 워크플로우로, cDNA 합성 및 어댑터 연결 이후에 ribosomal RNA 및 기타 풍부한 ribonucleoprotein transcripts를 제거합니다. 이를 통해 안정하지 않은 RNA 처리 소요되는 시간을 줄이고, 디플리션된 또는 디플리션되지 않은 라이브러리로부터 downstream enrichment을 수행할 수 있는 옵션을 제공합니다.
SRSLY® Library Preparation Base Kit for adapter ligation and Index PCR
rNONE™ – Ribodepletion module with rNONE purification beads
Clarefy™ DNA purification beads
FOR WHAT REALLY?
APPLICATIONS
Differential expression analyses module
Novel RNA discovery
Isoform analyses
RNA-Seq from low inputs
SAMPLE TYPES
Total RNA from cell-culture
RNA from fresh frozen and FFPE tissues
HOW DOES REALLY COMPARE?
REALLY-rNONE과 함께 매우 간소화된 워크플로우, 최소한의 단계로 고품질 라이브러리를 생성하세요. 2nd strand synthesis이 없다는 것은 더 적은 시약 사용을 의미하며, 이는 경제적인 Library prep으로 이어집니다.
REALLY™ PERFORMANCE METRICS
REALLY libraries와 이중 가닥(double-stranded) library preparation 방법의 molecular metrics 비교. 입력으로는 Agilent Universal Total Human RNA control이 사용되었습니다.
REALLY-rNONE은 10ng의 input에 대해서는 11 cycles, >50ng에 대해서는 9 cycles의 PCR를 만 수행하면 7 시간 이내에 sequence ready 라이브러리를 생성합니다. ribo-depletion 후에 UMI 추가 단계를 선택할 수도 있습니다.
REALLY libraries와 이중 가닥(double-stranded) library preparation 방법의 sequencing metrics 비교. 라이브러리는 NextSeq500에서 200M 이상의 리드(reads) depth로 시퀀싱되었습니다.
Agilent Biosciences의 Universal Human Total RNA control을 사용하여 10-250ng의 양으로 준비된 라이브러리는, 2nd strand 합성이 필요한 double-stranded library preparation과 비교하여, REALLY 라이브러리에 대한 high mapping metrics, 더 높은 복잡성 및 균일한 gene body coverage를 나타냈습니다.
더 적은 양의 input으로 library prep을 진행할 수 있습니다. REALLY-rNONE은 넓은 입력 범위에서 더 높은 복잡성의 라이브러리를 생성합니다.
REALLY를 사용하여 더 나은 gene body coverage double-stranded Prep을 얻을 수 있습니다. transcripts의 보다 균일한 커버리지로 RNA isoforms의 정확한 평가가 가능합니다. Double-stranded 접근법은 5’ bias 입니다.
라이브러리 간 높은 concordance가 확인됩니다. REALLY-rNONE 라이브러리는 넓은 입력 범위에서 동등한 리드 카운트를 가졌습니다.
WHAT ABOUT POOR QUALITY SAMPLES?
REALLY-rNONE™은 RIN 값이 3 미만인 크게 손상된 FFPE RNA로부터 10ng의 input으로 시퀀싱용 라이브러리를 생성할 수 있습니다. 반면에 double stranded 방법은 16회의 PCR 후에도 라이브러리를 생성할 수 없습니다. REALLY-rNONE™은 다른 방법과 달리 input RNA를 수정하거나 복구하는 추가 단계가 필요하지 않습니다. 최종 라이브러리 산물은 높은 매핑 품질과 duplication 비율을 가지며, 손상된 RNA의 적거나 많은 input 간에 높은 일치도를 보입니다.
Really-rNONE™ 라이브러리와 dsPrep 라이브러리 간 Sequencing metrics 및 비교.