新生RNA检测

GRO-seq新生RNA测序

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技术简介

GRO-seq,全称 Global Run-On sequencing,即全基因组核 run-on 测序,是一种用于检测新生 RNA 和活跃转录状态的高通量测序技术。该技术通过捕获正在转录中的 RNA polymerase 所延伸的新生 RNA,能够在全基因组范围内解析转录活性、转录方向、启动子近端暂停、反义转录、增强子转录和转录终止等事件。传统 RNA-seq 主要检测细胞中已经积累的成熟 RNA,其信号同时受到 RNA 合成、剪接、输出和降解等多个过程影响,不能完全代表实时转录活性。GRO-seq 通过核 run-on 反应直接标记正在延伸的 nascent RNA,因此可以更直接地反映基因组各区域的即时转录状态。

实验原理及流程

GRO-seq 原理是:只让实验开始前已经处于转录延伸状态的 RNA polymerase 继续延伸一小段 RNA,同时抑制新的转录起始。实验中通常分离细胞核,在 nuclear run-on 反应体系中加入 BrUTP 等标记核苷酸,使正在延伸的新生 RNA 掺入标记。随后利用抗 BrU 抗体富集被标记的新生 RNA,经片段化、接头连接、反转录、PCR 扩增和高通量测序,最终将测序 reads 比对到参考基因组,从而获得全基因组范围内活跃转录复合物的位置、丰度和方向信息。

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1. 样本处理与细胞核分离:对细胞或组织样本进行预处理,分离完整细胞核,尽量保留取样时的转录复合物状态,为后续核 run-on 反应提供稳定起始材料。

2. 核运行反应(Nuclear Run-on):在分离的细胞核中加入 Br-UTP 等标记核苷酸,使正在延伸的 RNA polymerase 继续合成新生 RNA,并将标记核苷酸掺入 RNA 链中。

3. RNA 提取与片段化:反应结束后提取 RNA,并进行适当片段化处理,以便后续富集、建库和高分辨率定位。

4. 新生 RNA 富集:利用抗 BrU/BrdU 抗体特异性富集带有 BrU 标记的新生 RNA,去除未标记 RNA,提高目标信号比例。

5. 文库构建:对富集后的新生 RNA 进行接头连接、反转录和 PCR 扩增,构建适用于高通量测序的链特异性文库。

6. 高通量测序:对构建完成的文库进行高通量测序,获得全基因组范围的新生 RNA 序列信息。

7. 数据分析:将测序 reads 比对至参考基因组,生成正负链新生转录信号图谱,并开展转录活性、eRNA、启动子暂停、差异转录等分析

注:对于细胞核提取难度大或质量不高的样本,可以使用染色质run on技术进行新生RNA检测。


分析内容

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1、转录活性分析:基于基因区域的新生 RNA 信号,评估不同样本或处理组之间的即时转录变化,筛选转录激活或抑制的基因,并进行差异分析、功能富集分析;

2、调控元件分析:通过检测基因间区的新生 RNA 信号,识别活跃调控元件,并分析不同处理组之间的表达差异;

3、转录动力学分析:分析 RNA polymerase 在基因体和终止区域的分布特征,评估暂停、暂停释放、转录延伸、终止以及共转录加工过程,揭示基因表达变化背后的转录动力学机制;

4、分子调控轴解析:筛选具有调控关系的转录因子-调控元件、调控元件-靶基因、转录因子-靶基因对,构建“调控元件—转录因子—靶基因”的候选调控关系网络,深入解析核内转录调控机制。


主要应用方向

1. 区分直接和间接转录响应:GRO-seq 可直接检测正在发生的新生转录,适合用于观察处理后早期基因转录变化。相比普通 RNA-seq,GRO-seq 更能区分基因是否被立即转录激活/抑制

2. 增强子活性与 eRNA 检测:发现真正被激活的调控元件。活跃增强子常伴随 eRNA 产生,而 eRNA 通常丰度低、稳定性差、响应快,常规 RNA-seq 不易充分捕获。GRO-seq 可通过新生 RNA 信号识别处于活跃状态的增强子区域。

3. 转录动力学分析:暂停释放、延伸与终止。GRO-seq 可观察 RNA polymerase 在基因体和终止区域的分布,用于分析转录过程。

4. 转录调控机制解析。同时检测转录因子、调控元件、靶基因的基因表达,构建“转录因子—调控元件—靶基因”的转录调控网络,深入解析核内调控机制。



技术优势

1. 覆盖更全面:同时解析增强子转录与基因转录

GRO-seq 检测新生 RNA,不局限于成熟 mRNA,可同时捕获基因本体转录信号和增强子区域产生的 eRNA 信号。对于转录调控研究而言,该技术不仅能回答“哪些基因被激活”,还能进一步追踪“哪些调控元件被激活”。

2. 去除稳态 RNA 干扰,识别直接转录效应

普通 RNA-seq 反映的是 RNA 合成、加工和降解后的稳态结果,容易受到 RNA 稳定性变化、转录后调控和继发效应影响。GRO-seq 直接检测正在发生的新生转录,更适合捕捉药物、刺激或基因扰动后的原发转录响应,帮助区分直接转录效应与间接表达变化。

3. 捕获瞬态响应,提升早期调控事件检测灵敏度

许多转录调控事件发生迅速且持续时间短,例如激素刺激、炎症因子处理、转录因子激活或药物干预后的早期响应。GRO-seq 可捕获瞬时产生的新生 RNA 信号,尤其适合发现常规 RNA-seq 中容易被稀释或遗漏的短暂转录变化。

4. 解析转录动力学过程

GRO-seq 可观察 RNA polymerase 增强子、基因体和终止区域的分布,适用于分析暂停释放、延伸、终止及共转录 RNA 加工等过程。该技术能够从“是否表达”进一步深入到“转录如何被调控”。


深碳优势

1. 实验流程自主研发,特殊提核方式有效捕获新生RNA。

2. 不限物种及组织类型,非模式物种执行经验丰富,已开展包括人,鼠,猴子、牛、拟南芥、小麦、芒果、油松、鱼、虾、贝等十余种动植物项目。

3. 分析体系完善,包含基因活性、调控元件、转录动力学以及三元调控网络,提供全面的分析结果与多组学联合应用分析。

4. 文章级全流程服务,包括一对一方案谈论及制定、检测数据解读、个性化分析、验证方案、审稿意见回复等。


送样建议

a. 组织或细胞液氮速冻后干冰寄送。

b. 不同类型样本推荐送样量如下:



常见问题FAQ

Q1:GRO-seq和普通RNA-seq有什么区别?

普通 RNA-seq 主要检测细胞中已经积累的 RNA,反映的是 RNA 合成和降解共同作用后的稳态水平。GRO-seq检测的是正在转录的新生RNA,更接近实时转录活性,适合研究直接转录响应和转录调控机制。

Q2:GRO-seq 和 ChIP-seq 有什么区别?

ChIP-seq 检测某个蛋白或组蛋白修饰在基因组上的结合位置,例如 Pol II、H3K27ac 或某个转录因子。GRO-seq 检测正在发生的转录活动。Pol II ChIP-seq 能看到 Pol II 是否结合在某个区域,但不一定能判断其是否正在有效延伸;GRO-seq 可以更直接反映 engaged polymerase 的转录输出。

chip-seq看到静态关联,有蛋白结合不代表活性状态;新生RNA直接检测活性状态。

Q3:GRO-seq 可以检测增强子吗?

可以。活跃增强子常产生短暂、低丰度、双向转录的 eRNA。GRO-seq 对新生 RNA 和不稳定 RNA 具有较高敏感性,适合用于识别活跃增强子,并可与 H3K27ac ChIP-seq、ATAC-seq 或 CUT&Tag 结果联合分析。

Q4:GRO-seq 和 TT-seq 有什么区别?

GRO-seq 和 TT-seq 都属于新生 RNA 或新近合成 RNA 检测技术,但原理和适用场景不同。

GRO-seq 是基于 nuclear run-on 反应。实验中分离细胞核,让已经处于延伸状态的 RNA polymerase 继续延伸并掺入标记核苷酸,随后富集这些标记的新生 RNA。它更直接反映实验开始时正在工作的 RNA polymerase 状态,适合研究即时转录活性、Pol II 分布、启动子暂停、增强子 eRNA 和转录动力学。

TT-seq 通常基于 4sU 代谢标记。活细胞在一段时间内摄入 4sU,新合成 RNA 被代谢标记,随后通过化学偶联和亲和富集获得新近合成 RNA。TT-seq 更适合研究一段标记时间窗口内的新生 RNA 合成,并可用于分析 RNA synthesis、processing 和 degradation。

简单理解:

GRO-seq 更像是在测“此刻正在转录的 polymerase”;
TT-seq 更像是在测“一段时间内新合成出来的 RNA”。

Q5:GRO-seq 和 SLAM-seq 有什么区别?

SLAM-seq 也是基于 4sU 代谢标记,但它通常不依赖物理富集新生 RNA,而是通过化学反应让 4sU 标记的 RNA 在测序中产生 T-to-C 转换,从而在总 RNA 中区分新合成 RNA 和旧 RNA。

因此,SLAM-seq 更适合研究 RNA 生成和降解动力学,例如 RNA half-life、新旧 RNA 比例、转录后调控和单细胞转录动态等问题。它的优势是可以在同一份 RNA 群体中通过碱基转换识别新合成 RNA。

GRO-seq 则更偏向捕获正在延伸的 RNA polymerase 对应的新生转录信号,适合研究启动子、增强子、基因体和终止区域的即时转录活性。

简单理解:

GRO-seq 关注“RNA polymerase 正在何处转录”;
SLAM-seq 关注“哪些 RNA 是新合成的,以及新旧 RNA 如何变化”。


已发表文献

1.Zhu J, Liu M, Liu X, et al. RNA polymerase II activity revealed by GRO-seq and pNET-seq in Arabidopsis[J]. Nature Plants, 2018, 4(12): 1112-1123. 

2.Xie Y, Chen Y, Li Z, et al. Enhancer transcription detected in the nascent transcriptomic landscape of bread wheat[J]. Genome Biology, 2022, 23(1): 109.

3.Liu M, Zhu J, Huang H, et al. Comparative analysis of nascent RNA sequencing methods and their applications in studies of cotranscriptional splicing dynamics[J]. The Plant Cell, 2023, 35(12): 4304-4324. 

4.Flynn N. Narrowing numerous nascent RNA-sequencing strategies[J]. The Plant Cell, 2023, 35(12): 4197-4198.

5.Zhu M, Liu M, Dong Z. Monitoring transcription by nascent RNA sequencing in crop plants[J]. New Crops, 2025, 2: 100031.