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使用 FOREST 进行大规模的 RNA-蛋白质相互作用分析,以发现功能 RNA 基序。

Large-Scale Analysis of RNA-Protein Interactions for Functional RNA Motif Discovery Using FOREST.

机构信息

Department of Life Science Frontiers, Center for iPS Cell Research and Application, Kyoto University, Kyoto, Japan.

xFOREST Therapeutics Co., Ltd., Kyoto, Japan.

出版信息

Methods Mol Biol. 2022;2509:279-290. doi: 10.1007/978-1-0716-2380-0_17.

Abstract

RNA transcripts can form a variety of higher-order structures. We developed a large-scale affinity analysis system, FOREST (Folded RNA Element Profiling with Structure Library), to investigate the function of these RNA structures on transcriptome-wide scale. Here we describe a protocol to analyze RNA-protein interactions using FOREST . Users of the protocol prepare an RNA structure library comprised of diverse species of transcripts and perform high-throughput characterization of the RNA-protein interactions to obtain quantitative and comprehensive information on the binding affinities and specificities. Moreover, we demonstrate how FOREST can be used to analyze a non-canonical structure, the RNA G-quadruplex, without sequencing bias, because the quantification is performed directly on a microarray without sequence amplification. FOREST will contribute to the discovery of RNA structure motifs that determine RNA-protein interactions.

摘要

RNA 转录本可以形成多种高级结构。我们开发了一种大规模的亲和力分析系统 FOREST(使用结构文库对折叠 RNA 元件进行分析),以在转录组范围内研究这些 RNA 结构的功能。在这里,我们描述了一种使用 FOREST 分析 RNA-蛋白质相互作用的方案。该方案的使用者制备由多种转录本组成的 RNA 结构文库,并对 RNA-蛋白质相互作用进行高通量表征,以获得关于结合亲和力和特异性的定量和全面信息。此外,我们还展示了如何在没有测序偏差的情况下使用 FOREST 来分析非规范结构 RNA 四链体,因为定量是直接在微阵列上进行的,而不需要序列扩增。FOREST 将有助于发现决定 RNA-蛋白质相互作用的 RNA 结构基序。

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