Refined RIP-seq protocol for epitranscriptome analysis with low input materials
Notice bibliographique
Résumé
N6-Methyladenosine (m6A) accounts for approximately 0.2% to 0.6% of all adenosine in mammalian mRNA, representing the most abundant internal mRNA modifications. m6A RNA immunoprecipitation followed by high-throughput sequencing (MeRIP-seq) is a powerful technique to map the m6A location transcriptome-wide. However, this method typically requires 300 μg of total RNA, which limits its application to patient tumors. In this study, we present a refined m6A MeRIP-seq protocol and analysis pipeline that can be applied to profile low-input RNA samples from patient tumors. We optimized the key parameters of m6A MeRIP-seq, including the starting amount of RNA, RNA fragmentation, antibody selection, MeRIP washing/elution conditions, methods for RNA library construction, and the bioinformatics analysis pipeline. With the optimized immunoprecipitation (IP) conditions and a postamplification rRNA depletion strategy, we were able to profile the m6A epitranscriptome using 500 ng of total RNA. We identified approximately 12,000 m6A peaks with a high signal-to-noise (S/N) ratio from 2 lung adenocarcinoma (ADC) patient tumors. Through integrative analysis of the transcriptome, m6A epitranscriptome, and proteome data in the same patient tumors, we identified dynamics at the m6A level that account for the discordance between mRNA and protein levels in these tumors. The refined m6A MeRIP-seq method is suitable for m6A epitranscriptome profiling in a limited amount of patient tumors, setting the ground for unraveling the dynamics of the m6A epitranscriptome and the underlying mechanisms in clinical settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,023 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».