分析および翻訳ゲノミクス
分析およびトランスレーショナル ゲノミクス (ATG) 共有リソースは、UNM 総合がんセンターのメンバーや UNM および関連機関のその他のメンバーに、ハイスループット シーケンシングおよびその他のゲノミクス サービスを提供しています。当社のサービスは、Singular Genomics G4 シーケンサーを使用してゲノム全体の情報を生成する次世代シーケンシングを中心にしています。これらの方法には、空間シングルセル ゲノミクス アッセイ、シングルセル RNA-seq、通常の「バルク」RNA-seq、ターゲット DNA シーケンシング、全エクソーム シーケンシング、ChIP-seq、およびその他のアッセイが含まれます。これらのアッセイは、生細胞または凍結細胞、組織、および FFPE などのアーカイブ サンプルを使用して実行できます。
共有リソースは、CCSG コア助成金 P30CA118100 および追加資金、ならびにニューメキシコ州からの資金とユーザー料金を通じて UNM 総合がんセンターから資金提供されています。
知識豊富なスタッフが相談に応じ、ユーザーが最良の実験を作成し、生成されるデータの品質を最適化できるよう支援します。
ファカルティディレクター
ヴィスワナタン・パラニサミ、PhD
教授、 内科/分子医学
Tel：（505）272-0652
テクニカルディレクター/バイオインフォマティクス
キャスリン（チャーリー）ブレイヤー博士 | CRF G22A
シニアテクニカルスタッフ
ケル・クック | CRF 118、電話: (505) 272-5564
マグダレナ（マギー）・サイフェリー | CRF 119、電話: (505) 272-5564
オルフンミローラ（フンミ）オエバミジ | CRF 1階
分析および翻訳ゲノミクス
ATG は、ニューメキシコ大学 (UNM) とその関連機関のすべての研究者がアクセスできます。ただし、P30CA118100 の引用を提供し、データの作成に使用された他の UNMCCC 共有リソースとともに ATG についても言及することが重要です。
私たちの貢献を認めるために、原稿の謝辞の部分に次の一文を記載していただきますようお願いいたします。
この研究は、UNM総合がんセンター支援助成金NCI P30CA118100から一部資金提供を受け、分析およびトランスレーショナルゲノミクス共有リソースを活用しました。.
分析およびトランスレーショナルゲノミクスリソース さまざまな研究上の疑問を解決するために、最新のアッセイとテクノロジーを常に把握しています。ご興味のあるアプリケーションがこの Web サイトで見つからない場合は、お気軽にお問い合わせください。
ATGの主な焦点 研究者が生物学的状態を理解するのを支援するために、高度なシーケンシング技術を提供することです。当社のサービスには、空間および単一細胞ゲノムアッセイ、バルク RNA-seq、全ゲノムシーケンシング、標的遺伝子パネルシーケンシング、ChIP-seq や ATAC-seq などのクロマチン状態アッセイが含まれます。また、専門家によるバイオインフォマティクス分析も提供しています。ATG 共有リソースは、UNM とその関連機関のすべての教員がアクセスできます。研究者の皆様には、当社にご連絡いただき、当社が研究にどのように貢献できるか、また目標達成に最も適したアッセイを特定できるかについて検討していただくことを強くお勧めします。
空間ゲノミクス 組織の 3D 構造のコンテキスト内でトランスクリプトームを調べます。10X Visium、Visium HD、Xenium in situ アッセイでは、組織内および単一細胞内のトランスクリプトの位置を正確に特定できます。これにより、隣接細胞に関する遺伝子発現分析が可能になり、サブ構造、細胞間コミュニケーション、およびネットワークのより深い理解が促進されます。
単一細胞アッセイ 研究者が個々の細胞レベルでトランスクリプトームとエピジェネティクスを評価できるようにします。ATG は、最先端の単一細胞シーケンスを提供するために 10x Genomics Chromium プラットフォームを採用しています。さまざまなアッセイをマルチオミクス アプローチで組み合わせることができるため、単一のサンプルをさまざまな方法で分析できます。ソース マテリアルは、生細胞、分離された核、または固定サンプルで構成されます。固定サンプルを使用すると、アーカイブされたマテリアルを含めることができます。
免疫細胞プロファイリング 免疫細胞の多様性の分析が含まれており、トランスクリプトームアッセイと組み合わせることができます。
バルクゲノミクス サンプル全体を解析し、単一細胞や空間情報の解析を必要としないシーケンス プロジェクトを指します。これらの手法の例としては、RNA-seq、ChIP-seq、全エクソーム シーケンス (WES)、全ゲノム シーケンス (WGS) などがあります。
ロングリードシーケンス 研究者はサンプル内のアイソフォームの使用状況を調べることができます。当社にはロングリードシーケンサーはありませんが、Nanopore Technologies の MinION を使用して、制限のないリード長 (最大長 > 4Mb) を提供できます。
バイオインフォマティクスデータ分析: ATG 共有リソース スタッフは、遺伝子発現と遺伝子型判定データを調べるために高度なデータ分析技術を採用しています。私たちの目標は、論文や助成金申請で公開するのに適した高品質の図をユーザーに提供することです。現在、私たちは R/Bioconductor ソフトウェア パッケージを使用して、ゲノミクス技術によって生成された広範かつ複雑なデータ セットを分析しています。
ATG は次のタイプをシーケンスできます。
- 突然変異または遺伝子変異の検出これには、腫瘍の遺伝子変異レベルの評価、特定の癌または疾患における特定の遺伝子変異の分析、または傷害または治療後の DNA 損傷に対する細胞の反応の評価が含まれます。通常、これは、標的遺伝子パネル配列を使用して癌または特定の疾患に関連する遺伝子を分析することによって実現されます。
- 遺伝子発現研究細胞、組織、オルガノイド、または患者サンプルの転写プロファイリングを、個々の細胞として、またはより大量に行います。
- クロマチン状態分析アッセイの範囲DNAメチル化研究からATACアッセイ、ChIP-seqまで、さまざまな研究ツールが利用可能です。
- 非コードRNAの研究 ncRNA、lincRNA、miRNAなど。
ケル・クック（メールアドレス) またはキャサリン・ブレイヤー (メール: kbrayer@salud.unm.edu）までご連絡いただき、ご相談のご予約をお願いいたします。
ATGは ILAB 請求のため。
に関する質問について アイラボ または、共有リソースで使用するためのアカウント/PRの設定については、メールでお問い合わせください。 パラクシ・レディ・バンダパリ または505-272-4539呼び出します。
ゲノミクス機器
G4シーケンサー
- 柔軟で高速なペアエンドシーケンサー
- 1.6時間で最大2億の150 x 24 bpの読み取りが可能
- さまざまな読み取り長さに設定可能
- Illumina 機器でシーケンスできるほぼすべてのライブラリと互換性があります。
詳細については： https://singulargenomics.com/g4/
10x Genomics Chromium iX について
- 単一細胞シーケンスのために細胞または核を分割する
- RNA、タンパク質、クロマチンを捕捉
- 遺伝子発現、免疫細胞レパートリー、クロマチンアクセシビリティ、CRISPR 摂動のアッセイ
- 入力はアッセイによって異なりますが、生細胞懸濁液、核、固定細胞、凍結組織、FFPEブロックが含まれます。種に依存しないアッセイが利用可能です。
詳細については： https://www.10xgenomics.com/instruments/chromium-x-series
10x Genomics Xenium アナライザー
- 空間トランスクリプトミクスイメージングプラットフォーム
- 細胞レベル以下の解像度
- 最大5,000個の遺伝子を捕捉可能
- さらにカスタマイズ可能な複数のあらかじめ設計された遺伝子パネル（https://www.10xgenomics.com/products/xenium-panels)
10x Genomics CytAssist について
- VisiumおよびVisium HD空間トランスクリプトミクスアッセイを容易にします
- FFPEブロックまたはあらかじめカットされたFFPEと新鮮凍結切片から開始する
- H&E染色または免疫蛍光染色切片に対応
詳細については： https://www.10xgenomics.com/instruments/visium-cytassist
- アジレントバイオアナライザ: 最小限の入力で DNA と RNA の品質/量を分析します。(https://www.agilent.com/en/product/automated-electrophoresis/bioanalyzer-systems/bioanalyzer-instrument)
- Qubit II 蛍光計: DNA および RNA の定量化。
- インビトロジェン カウンテス II FL: 細胞を数え、サンプル内の生細胞の割合を定量化します。
- Miltenyi Biotec ジェントル MACS Octo 分離装置 ヒーター付き: 単一細胞シーケンスの前に組織サンプルを分離します。
- キアゲン EZ2: 自動化された DNA および RNA 抽出。
特定の機器は、UNM コミュニティの資格を持ち、訓練を受けたメンバーが使用できます。共有機器は通常の勤務時間中、および特別な手配により他の時間帯でも使用できます。アッセイと価格の詳細については、ATG 施設のスタッフにお問い合わせください。
ATGのよくある質問
これらは、ATG共有リソースからの次世代シーケンス（NGS）サービスの使用を検討している研究者向けのガイドラインです。 すべての研究者は、サンプルの準備または分析を開始する前に、ATGスタッフに相談することをお勧めします。 私たちは実験計画を支援し、必要に応じて、実験計画を支援できる専門の生物統計学者と連絡を取ります。 NGS実験を開始する前に、実験計画を検討することが非常に重要です。これは非常に費用がかかる可能性があります。
バルク RNA-seq は、1 ng の mRNA という最小限の量の RNA で正常に実行できます。ATG は、RNA を受け取るとすぐに、Agilent Bioanalyzer を使用してその完全性 (RIN) をチェックします。RNA-seq の推奨入力量は、高品質の RNA の場合は総 RNA 150 ng、分解された RNA (FFPE RNA など) の場合は 250 ng です。次に、RNA をリボデプレーションして、細胞内の RNA の約 90% を占める不要な rRNA を除去します。
NGS 実験は高額になる可能性があり、コストは対象となるアッセイによって異なります。また、総コストはライブラリの構築に使用するキットと必要なシーケンス深度によって異なります。詳細と見積もりについては、スタッフまでお問い合わせください。
NGS アッセイは、膨大な量の情報を含む広範かつ複雑なデータ セットを生成しますが、分析が困難な場合もあります。ATG 共有リソースは、品質管理パラメータの分析、適切なゲノムへの読み取りのアラインメント、必要に応じて配列バリアントまたは機能数の特定など、最初のレベルの分析を提供します。
ATG 共有リソースには、初期データ分析を実行し、データを管理およびバックアップするバイオインフォマティクスの専門家チームがあります。彼らは、最も単純なタイプの分析 (RNA-seq からの遺伝子発現など) を実行できます。結果を患者情報と相関させるなど、より詳細な分析は、バイオインフォマティクス共有リソースまたはバイオ統計共有リソースからの入力を使用して実行する必要があります。ATG スタッフは、実験設計と品質管理を支援するために最初から関与する必要がある適切な専門家とのやり取りを設定するのを手伝うことができます。分析のニーズについては、スタッフ メンバーと話し合ってください。
検証は各 NGS 実験の不可欠な部分であり、要件は実験の種類によって異なります。NGS 結果の検証オプションについてご相談いただくには、ATG スタッフにお問い合わせください。
施設長の Viswanathan Palanisamy 博士は、助成金申請における ATG 共有リソースと潜在的な NGS 実験の説明に関するサポート レターとアドバイスを提供できます。Palanisamy 博士は、数多くの NIH、ACS、DOD の研究部門に所属し、NGS 実験を含む多くの助成金申請を審査してきました。博士自身が資金提供した助成金には NGS 実験が含まれています。博士は、助成金の NGS 実験に関するセクションの作成を支援し、潜在的な落とし穴や回避すべき点を指摘することができます。
NGS実験を批判する最も簡単な方法は、それを釣りの遠征として説明することです。 ここにあなたが絶対に避けるべきいくつかの事柄があります。
- まだ特定していない遺伝子の特性を明らかにすることを提案しないでください。予備データがなければ、どんな遺伝子が、いくつ見つかるかはわかりません。しかし、おそらくその数は数百になるでしょう。単に興味深い遺伝子をいくつか選んで研究すると言うだけでは、助成金の評価をすぐに下げてしまいます。可能であれば、実験では仮説を検証する必要があります。たとえば、特定の遺伝子 (例: アポトーシス遺伝子) が誘導されるという仮説を立てることができます。次に、それを検証するために NGS アッセイを使用することを提案できます (また、バックアップ アプローチとしてリアルタイム PCR を提案します)。このようにして仮説を検証し、予想される結果とコントロール (例: 増減するはずの遺伝子) を提案できます。これは、NGS 実験 (またはその他の実験) を行うはるかに優れた方法です。単に遺伝子を探し出すのは悪いアプローチであり、常に審査委員会の怒りを買います。
- 単にソフトウェア プログラムを使用してデータを分析したり、遺伝子をパスウェイにグループ化したりすると、問題が発生することもあります。NGS データは非常に複雑になる可能性があり、分析には統計的手法が必要になります。既知のパスウェイ データはひどく不完全です。ほとんどの遺伝子はパスウェイに含まれていません。データを分析するには、よく計画されたアプローチが必要です。実験が成功したかどうか (たとえば、予想されるアポトーシス遺伝子が活性化されたかどうか) を判断する方法が必要です。
- NGSの実験は、目的のXNUMXつの終わりにある単なる段落であってはなりません。 何をするにしても、助成金申請の最後にNGS実験を「これからも行う」ものとして絶対に追加しないでください。 NGSの実験は大きく、費用がかかり、複雑であり、後から考えることはできません。 多くの助成金には、研究者も行うNGS実験のXNUMX段落の説明があります。 これは、レビュー担当者からの批判に対する避雷針です。
- あなたが遺伝子を探しているなら、あなたは理由のためにそれらを探しているべきです。 それらで何かをすることを提案せずに、規制された遺伝子を探すことを提案するだけではいけません。 上下する遺伝子を見つけることは、十分に重要な目標ではありません。 何らかの目的を念頭に置いて遺伝子を探す必要があります（たとえば、テストする仮説）。