外泌体 miRNA 测序
外泌体miRNA测序是针对外泌体中微小RNA(microRNA, miRNA,长度18-25nt的非编码RNA)开展的专项高通量测序技术。miRNA作为基因表达调控的核心分子,可通过靶向mRNA降解或抑制翻译调控基因功能,而外泌体包裹的miRNA凭借囊泡膜保护,能抵御体液中RNA酶的降解,在血清、尿液等体液中稳定性极强,且可通过细胞间通讯将调控信息传递至靶细胞,精准反映源细胞的生理病理状态。与外泌体全转录组测序相比,外泌体miRNA测序聚焦miRNA专项分析,无需兼顾长链RNA,可将测序资源集中于小RNA分子,实现更高的测序深度(≥15M reads)和更精准的低丰度miRNA检出;与组织/细胞miRNA测序相比,外泌体miRNA测序依托无创体液样本,无需侵入性操作,更适合临床动态监测、大样本队列研究及无法获取组织样本的场景。

原理介绍
外泌体miRNA测序的核心原理是外泌体纯化,小RNA富集,专项测序,功能解析。具体流程:外泌体分离与纯度验证,分离外泌体,去除细胞碎片与游离RNA;通过NTA、Western blot、透射电镜三重验证外泌体纯度;外泌体小RNA提取,从纯化的外泌体中提取总RNA,重点保留18-25nt的miRNA片段;去除基因组DNA污染,确保RNA纯度;miRNA专项文库构建,在RNA两端连接特异性测序接头,通过逆转录合成cDNA,再经PCR扩增构建标准化测序文库;高通量测序,采用Illumina NovaSeq/MiSeq二代测序平台,测序深度≥15M clean reads,保障低丰度miRNA的有效覆盖;数据处理与功能解析,过滤低质量reads,将有效reads与人类参考基因组及miRNA权威数据库比对;采用miRanda、TargetScan、PITA等工具预测靶基因,结合GO、KEGG通路富集分析,挖掘差异miRNA的核心调控功能;构建miRNA-mRNA/lncRNA调控网络,解析其在疾病中的作用路径。
文献案例
《Circulation Research》期刊上发表的“Angiogenic Mechanisms of Human CD34+ Stem Cell Exosomesin the Repair of Ischemic Hindlimb”的研究论文,揭示CD34Exo 可独立模拟 CD34⁺干细胞的治疗效果,改善小鼠缺血后肢的灌注、毛细血管密度、运动功能,降低截肢率;而去除外泌体的条件培养基则失去该作用。CD34Exo 富含促血管生成微小 RNA(miRNA),其中 miR-126-3p 是关键成分,敲低该 miRNA 后,CD34Exo 的血管生成活性和治疗效果完全消失。CD34Exo 可直接将 miR-126-3p 转移至缺血组织(不依赖宿主内源性合成),通过抑制靶基因 SPRED1,上调 VEGF、ANG1、MMP9 等促血管生成基因的表达。缺血组织中的内皮细胞对 CD34Exo 的摄取效率最高,CD34Exo 可诱导内皮细胞周期激活和增殖,进而促进血管新生。CD34Exo 通过传递促血管生成 miRNA介导缺血组织修复,为心血管疾病的无细胞治疗提供了新方向。采用的 miRNA 微阵列测序(属于外泌体 miRNA 测序技术)是核心研究工具,筛选差异 miRNA、关联外泌体与母细胞功能、锁定关键功能靶点,是揭示miRNA 介导血管生成机制的前提。

送样标准
血清≥5mL;血浆≥5mL;尿液≥10mL;脑脊液≥2mL;唾液≥3mL;
≥20mL;
≥200μL;
总量≥20ng。
交付内容
数据质量控制报告
外泌体纯度鉴定;RNA质量评估;测序质量评估;
miRNA检测与注释结果
表达量矩阵,miRNA的TPM/RPM表达量数据,包含已知miRNA与新预测miRNA序列信息;差异表达分析:差异miRNA筛选结果(火山图、热图),包含miRNA名称、log2FC、P值、FDR值;数据库注释,miRNA的序列信息、染色体位置、靶基因预测结果;
功能分析结果
GO/KEGG通路富集分析图(Top20富集通路)、miRNA-mRNA调控网络示意图、差异miRNA共表达聚类分析;
分析与解读报告
检测结论,明确核心差异miRNA集合、潜在生物标志物候选名单、与疾病/表型的关联强度;结果解读,核心miRNA的调控机制、外泌体来源细胞推测、临床/研究意义。
常见问题
适合。外泌体miRNA总量通常为pg-ng级,通过以下方案保障可靠性:①选用小RNA专用高灵敏度提取试剂盒,RNA回收率≥70%;②使用低起始量miRNA文库构建试剂盒(最低起始量5ng总RNA),优化接头连接效率;③提高测序深度至20M clean reads,增强低丰度miRNA覆盖;④数据分析时采用严格的过滤标准,降低假阳性。
可以,关键在于批次效应控制,核心措施如下:①实验设计阶段:统一样本类型、外泌体分离方法、测序平台及数据分析流程;②样本处理阶段:多中心样本集中统一提取 RNA、构建文库,避免不同实验室操作差异;③数据分析阶段:采用 ComBat、SVA 等工具对表达量矩阵进行批次校正,通过主成分分析(PCA)验证校正效果;④统计分析阶段:将 “批次” 作为协变量纳入差异分析模型,减少批次对结果的干扰。 外泌體定量蛋白組
