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單細胞測序技術服務 靶向lncRNA单细胞全转录组测序 單細胞全轉錄組測序 |
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生物分子凝聚體研究 HyPro靶RNA临近标记技术 |
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RNA-蛋白相互作用 HyPro - MS CHIRP – MS RNA pull-down MS |
RNA-RNA/DNA相互作用 HyPro-seq/芯片 CHIRP-seq |
蛋白-RNA相互作用 AGO APP seq/芯片 RIP-RNA seq/芯片 |
蛋白-蛋白相互作用 CoIP-MS |
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NGS测序技术服务 R-loop 测序分析服务 |
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NGS测序技术服务 環狀DNA测序 |
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基因芯片技術服務 Small RNA修饰芯片 m6A单碱基分辨率芯片 mRNA&lncRNA表观转录组芯片 circRNA表观转录组芯片 |
NGS测序技术服务 表觀轉錄組學測序服務 RNA m6A甲基化测序（MeRIP Seq） |
LC-MS mRNA碱基修饰检测 tRNA碱基修饰检测 |
PCR技术服务 MeRIP-PCR技术服务 m6A绝对定量RT-PCR技术服务 m6A单碱基位点PCR（MazF酶切法）技术服务 |
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Ribo-seq Ribo seq |
核糖體-新生肽链复合物(RNC) RNC联合 circRNA芯片 RNC联合 lncRNA芯片 RNC联合mRNA-seq |
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蛋白表達定量 Label free非标定量技术 TMT标记定量技术 PRM靶向定量 |
RNA-seq检测circRNA表达面临很多挑战。circRNA在细胞内含量极低，约占线性RNA的5~10%(图1A)，而测序能获得的作为鉴定circRNA的反向剪切位点reads的数据量则更低。(图1B)。事实上，在circRNA研究案例中即使提高测序深度及数据量，检测到的circRNA 反向剪切位点序列（junction reads）也微乎其微(图1c)。
尽管测序获得的少量circRNA 反向剪切环化位点序列可以用于circRNA的鉴定，但远远低于对circRNA进行准确定量的数据量要求。对于表达差异的分析，至少需要几百个count才能满足定量误差小于20%(图2A)[2]。对一个典型的30M reads的RNA测序，只有不到5%的circRNA的检测值分布在可靠定量范围内(图2 B)。换句话说，大于 95%circRNA不能准确量化。另一方面，芯片检测精度不受转录本表达含量低的影响(图2C)[3]，更适用于circRNA的表达研究。
图1（A）相比于mRNA, circRNA以及cirRNA junctions的丰度非常低。(B) Circular junction 序列仅占整个circRNA转录本的很小一部分(C) 以hsa_circ_0054254 为例展示不同组织样本中测序检测到cirRNA junctions的数目. Rybak2015, Salzman2013
图2.（A）测序数据量与定量准确性的关系图 (B)可靠定量转录本的比例与测序深度关系图（C）测序和芯片检测转录本表达与错误率关系图，芯片准确度受表达丰度影响更小。
一般的RNA测序适用于对mRNA的检测，但不适合circRNA的表达谱研究（表1），circRNA 测序数据的分析需要序列比对、组装、特殊的算法进行数据库的分析，这些复杂的数据处理过程降低了数据的准确度、可靠性和可重复性。
Arraystar circRNA芯片使用针对circRNA junction 区域设计探针，通过去除线性转录本对circRNA进行富集，准确灵敏地捕获并定量circRNA。芯片杂交信号不受其他高峰度转录本的影响，单个细胞单拷贝的circRNA也能被检测。
綜上，与测序相比，芯片是更加高效、简洁、准确的circRNA表达谱研究工具（表1）。Arraystar circRNA 芯片包含丰富的circRNA指标，完善的分析和详细的注释，更适合于客户进行circRNA研究。
表1. Arraystar circRNA microarrays vs. RNA-seq
| Arraystar circRNA microarrays | RNA-seq |
| 灵敏度高：可检测单细胞单拷贝的低表达 | 大部分circRNA的junction 序列数据量太少，不能准确定量circRNA表达，增加测序深度将大大提高测序成本。 |
| 准确性高:circRNA junction-specific 芯片探针保证检测的可信度 | 缺乏成熟的circRNA比对算法，准确性低、可靠性低 |
| 注释全面：芯片收录了完善的circRNA检测指标并提供充分的circRNA生物学功能注释 | 测序获得的circRNA 注释信息有一定局限性，数据库中没有收录的指标缺乏额外注释信息。 |
| 芯片对计算机的依赖性低 | 测序需要计算机具有大于1000X的数据储存 |
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