Phát hiện RNA có độ phong phú thấp: Cách nền tảng hình ảnh gel RNA có độ nhạy cao nắm bắt các dải yếu

Thách thức của việc hình dung các phân tử RNA khan hiếm

Trong nghiên cứu sinh học phân tử, phân tích RNA đưa ra những thách thức riêng. RNA không ổn định hơn DNA nên khó làm việc hơn, dễ bị phân hủy hơn và thường có mặt với số lượng nhỏ hơn. Điều này đúng với nhiều lớp RNA quan trọng, như miRNA, RNA không mã hóa hoặc phiên mã RNA có biểu hiện thấp. Bởi vì những phân tử này rất khó làm việc, bắt buộc phải có khả năng hình dung các đại phân tử này.

[GelGenie: một khung hỗ trợ AI để phân tích hình ảnh điện di gel]

Khó khăn này được nhấn mạnh bởi một vài tiến bộ gần đây là kết quả của các hiện tượng được mô tả trước đó. Để bắt đầu vào năm 2025, các nhà nghiên cứu bao gồm M. Aquilina đã giới thiệu GelGenie. GelGenie là một máy phân tích hình ảnh gel thủ công. Đi kèm với GelGenie là một giải pháp hình ảnh được thiết kế để loại bỏ lao động thủ công khỏi quá trình chụp ảnh. Vào năm 2026, Y. Cheng và các tác giả mô tả một phương pháp có độ nhạy cao để phát hiện RNA khối u tuần hoàn (ctRNA) có độ phong phú thấp từ mẫu máu trong một ấn phẩm của Nature Communications. Nghiên cứu của họ báo cáo mức độ nhạy cảm cần thiết là 0,059 ppm.

Tại sao việc phát hiện các dải RNA biểu hiện thấp lại phức tạp?

Một số yếu tố góp phần gây khó khăn trong việc hình dung các dải RNA. Đây là cách tôi giải thích những quan sát của bạn.

• Không đủ số lượng: Mức độ phiên mã thấp và do đó mức huỳnh quang cũng quá và có thể không được hệ thống hình ảnh của bạn phát hiện.

• Nền cao: Khi tín hiệu RNA huỳnh quang e yếu, tín hiệu RNA có thể bị che bởi huỳnh quang nền và nhuộm không đặc hiệu.

• Phân mảnh RNA: RNase, là một trong những enzyme gây ô nhiễm, không đặc hiệu nhất từ các bước chuẩn bị mẫu, có thể làm suy giảm RNA và gây ra tín hiệu RNA bị phân mảnh / nhòe trên nhiều dải.

• Vết bẩn: Vết bẩn RNA yêu cầu bước sóng kích thích phù hợp cụ thể với thuốc nhuộm được sử dụng để thu được tín hiệu mạnh.

• Nền tảng hình ảnh gel RNA hiệu suất cao với phần cứng độc quyền và thiết kế chu đáo là giải pháp cho những vấn đề này.

Các công nghệ chính để phát hiện RNA

1. Máy ảnh CMOS độ nhạy cao

Hệ thống phát hiện là nền tảng của Nền tảng hình ảnh gel RNA hiện đại. Máy ảnh CMOS cấp khoa học, với:

• 6,3 megapixel (MP) cho chi tiết tốt của các băng tần

• Tín hiệu trên nhiễu 66 dB để phát hiện tín hiệu thực sự giữa tiếng ồn

• Mức độ phơi sáng thấp hơn đối với các dải nền bị phơi sáng quá mức

Hệ thống hình ảnh gel GI-200 của Longlight Technology sử dụng camera CMOS độ nhạy cao 6,3 MP và cung cấp các dải rõ ràng ngay cả trong điều kiện ánh sáng yếu.

2. Kích thích LED đa nguồn

Có một sự đánh đổi giữa các vết RNA khác nhau và mức kích thích tối đa của chúng. Một hệ thống tích hợp, linh hoạt sẽ cung cấp:

• Trans-UV (302 nm): Ethidium Bromide và GelRed

• Trans-blue (470 nm): SYBR Green II và SYBR Safe an toàn hơn cho người dùng và sample

• Trắng ngang: Nhuộm protein đo màu và đếm khuẩn lạc

Hệ thống này đảm bảo kích thích tối ưu của bất kỳ thuốc nhuộm RNA nào.

Những đột phá gần đây trong việc phát hiện RNA có độ phong phú thấp

Đã có những tiến bộ nhanh chóng trong độ nhạy của việc phát hiện RNA.

1. Phương pháp STALARD (2025)

Phương pháp STALARD (Khuếch đại mục tiêu chọn lọc để phát hiện RNA phong phú thấp) là phương pháp RT-PCR hai bước để khuếch đại RNA mục tiêu được lựa chọn trong số các RNA polyadenyl hóa có chung trình tự cuối 5 '. Phương pháp STALARD đã có thể phát hiện thành công phiên mã VIN3 có độ phong phú thấp và bản sao COOLAIR thậm chí còn thấp hơn trong Arabidopsis thaliana và giải quyết các vấn đề từ các nghiên cứu trước đó.

[STALARD: Khuếch đại mục tiêu chọn lọc để phát hiện RNA có độ phong phú thấp | Phương pháp thực vật | Liên kết thiên nhiên Springer]

2. Nền tảng SE-SPTM-PCR (2026)

Trong các nghiên cứu gần đây, một ấn phẩm trên tạp chí Nature Communications (2026) của M. Aquilina và những người khác, đã phát triển nền tảng SE-SPTM-PCR, kết hợp làm giàu miRNA chọn lọc với đầu dò chọn lọc RT-qPCR. Hệ thống này đạt độ nhạy cao hơn 100 lần so với RT-qPCR vòng gốc thông thường. Trong các nghiên cứu lâm sàng, nó đã cải thiện AUC để phát hiện ung thư đại trực tràng bằng cách sử dụng has-miR-92a-3p từ 0,72 lên 0,85 trên 96 bệnh nhân.

[Một chiến lược làm giàu có chọn lọc và thiết bị đầu cuối thăm dò cụ thể cho

phát hiện microRNA có độ nhạy cao | Truyền thông thiên nhiên]

Những tiến bộ này nhấn mạnh một điểm quan trọng: độ nhạy của phương pháp phát hiện phải phù hợp với độ nhạy của hệ thống hình ảnh. Ngay cả chiến lược khuếch đại tốt nhất cũng yêu cầu hình ảnh đáng tin cậy.

GI-200 tăng cường hình ảnh RNA có độ phong phú thấp như thế nào

Công nghệ Longlight's Hệ thống hình ảnh gel GI-200 kết hợp các tính năng thiết kế đặc biệt có lợi cho các ứng dụng RNA.

1. Xử lý hình ảnh thông minh

Phần mềm tự phát triển hỗ trợ:

• Phơi sáng tự động: Tối ưu hóa thời gian chụp dựa trên cường độ tín hiệu

• Tự động lấy nét: Loại bỏ sự thay đổi giữa người dùng với người dùng

• Tăng cường hình ảnh: Cải thiện độ tương phản mà không làm sai lệch dữ liệu định lượng

Người dùng chỉ cần nhấp vào nút ảnh, giảm thời gian xử lý dữ liệu và nâng cao hiệu quả.

2. Tích hợp tất cả trong một

GI-200 có màn hình cảm ứng 12,1 inch với khả năng xử lý hình ảnh tích hợp, loại bỏ nhu cầu sử dụng máy tính bên ngoài. Điều này giúp tiết kiệm cả không gian và thời gian trong quá trình xử lý. Nó đặc biệt hữu ích để làm việc với RNA vì nguy cơ ô nhiễm cao hơn.

3. An toàn cho việc cắt bỏ gel

An toàn là rất quan trọng khi cắt bỏ các dải RNA để sử dụng trong RT-qPCR, giải trình tự, nhân bản, v.v.:

• Hỗ trợ cắt gel bên ngoài để chiết xuất dây chính xác hơn

• Che tấm cắt được che chắn bằng tia cực tím để bảo vệ người dùng khỏi tiếp xúc với tia cực tím nguy hiểm

• Tương thích với chế độ ánh sáng xanh để hình dung các mẫu an toàn hơn và không gây hại sẽ trải qua các xét nghiệm chức năng

Lời khuyên thiết thực để cải thiện hình ảnh RNA Gel

Để đảm bảo tiềm năng thành công lớn nhất khi sử dụng Nền tảng hình ảnh gel RNA, hãy xem xét những điều sau:

Đường ống cho hình ảnh RNA phong phú thấp

Nghiên cứu mới cho thấy những điều sau:

• Phân tích hệ thống AI: GelGenie có thể thực hiện phát hiện dải gel tự động trong nhiều thiết lập thí nghiệm khác nhau

• Hình ảnh ghép kênh: Hệ thống SATA-FISH cho phép phát hiện nhạy các trình tự RNA ngắn trong mô FFPE

• Độ phân giải đơn phân tử: Đầu dò báo cáo FRET dựa trên QD cho phép phát hiện mRNA nội bào ở 35 fM

Khi các hệ thống này phát triển, sẽ có sự gia tăng tương ứng nhu cầu về Nền tảng hình ảnh gel RNA có độ nhạy cao.

Kết thúc

Việc phát hiện các RNA có độ phong phú thấp vẫn còn nhiều khó khăn khác nhau trong khoa học đời sống. Những tiến bộ kết hợp hóa chất phát hiện nhạy, khuếch đại mạnh mẽ và hình ảnh tiên tiến giờ đây có thể giúp phát hiện và định lượng các bản ghi hiếm nhất.

Hệ thống hình ảnh gel GI-200 của Longlight Technologies là một trong những hệ thống hình ảnh đầu tiên được thiết kế với nhu cầu nghiên cứu RNA hiện tại. Bằng cách kết hợp camera CMOS độ nhạy cao 6,3 MP, nhiều nguồn kích thích và tự động hóa hình ảnh tiên tiến, GI-200 cung cấp mọi thứ mà phòng thí nghiệm cần để mở rộng tiềm năng của nghiên cứu RNA.

Bạn có muốn xem GI-200 hoạt động không?

[Yêu cầu báo giá miễn phí] | Trải nghiệm lợi ích | Tải xuống thông số kỹ thuật

Câu hỏi thường gặp

Quý 1. Tôi cũng có thể sử dụng cùng một hệ thống Hình ảnh Gel RNA cho gel DNA không?

Tất nhiên. Các hệ thống hình ảnh hiện đại có thể chuyển đổi giữa RNA và gel DNA bằng cách thay đổi nguồn kích thích và thuốc nhuộm hình ảnh.

Quý 2. Lượng RNA thấp nhất có thể được phát hiện là bao nhiêu?

Với camera CMOS 6,3 MP và SNR 66 dB, các hệ thống như GI-200 có thể phát hiện RNA ở cấp độ pg.

Câu 3. Ánh sáng xanh có tốt hơn UV để chụp ảnh RNA không?

Ánh sáng xanh là nguồn kích thích RNA an toàn hơn và ít gây hại hơn so với UV, đặc biệt là đối với RNA được sử dụng trong các ứng dụng hạ lưu.

Câu 4. Tôi có cần gel biến tính để chụp ảnh RNA không?

Đúng. Gel biến tính sử dụng formaldehyde hoặc urê và cho phép phân tách dựa trên kích thước chính xác mà không có cấu trúc thứ cấp RNA.

Câu 5. Phơi sáng tự động hoạt động như thế nào đối với các dải RNA mờ?

Phơi sáng tự động tối ưu hóa thời gian phơi sáng cho các tín hiệu cần được kéo ra từ nhiễu, đồng thời ngăn chặn sự phơi sáng quá mức của trường hình ảnh.