Informace

Jak navrhnout experiment siRNA?


Brzy se chystám provést siRNA experiment, ale jen jsem o nich četl. Chci se zabývat úlohou, kterou hraje enzym při zpracování bílkoviny.

Z toho, co jsem pochopil, budu muset vybrat dvě konkrétní siRNA z obrazovky několika kandidátů siRNA. Jako negativní kontrolu bych měl také vytvořit nesmyslnou míchanou siRNA. Specifická siRNA by samozřejmě měla vykazovat významné snížení enzymu; ovládací prvek by neměl ovlivnit výraz. Rovněž by měla existovat validovaná pozitivní kontrola (jako je GAPDH) a falešně ošetřená kontrola.

Je tento experimentální návrh dostačující? Na jaké běžné věci je třeba pamatovat nebo na jaká úskalí se při studiu siRNA vyvarovat?


Nejprve byste se měli rozhodnout, zda chcete navrhnout shRNA nebo použít siRNA.

Pokud chcete používat shRNA, měli byste se podívat na pravidla, která zmiňoval „Mad Scientist“. Můžete vložit neshody, ale ujistěte se, že nenarušíte sekundární strukturu. K ověření můžete použít RNAFold.

shRNA má vždy problémy a vy musíte svůj design optimalizovat, otestovat pomocí PCR v reálném čase nebo Northern blot atd., abyste potvrdili produkci a koncentraci.

SiRNA můžete navrhovat a existují online algoritmy, které vám s jeho návrhem pomohou. Musíte si vybrat sekvenci, která je specifická pro váš gen. Tento krok je důležitý jak pro shRNA, tak pro siRNA, aby se minimalizovalo/zabránilo mimo cílení.

Běžnou praxí je použití souboru siRNA pro jeden gen. Sloučené siRNA jsou komerčně dostupné pro mnoho genů.

Pro experimentální ovládací prvky budete muset provést dva experimenty:

  • falešně ošetřená siRNA; které neovlivní žádný gen
  • Vaše siRNA ošetřena

poté otestujte referenční gen, jako je GAPDH a váš gen. Dobrý referenční gen by měl být ten, u kterého se neočekává změna exprese. GAPDH nemusí být vždy dobrou referencí (například v případech, kdy je ovlivněn metabolismus). Volba referenčního genu je intuitivní a závisí na vašich předchozích znalostech systému. Místo GAPDH můžete také transfekovat GFP a kvantifikovat to jako kontrolu (špička).


Přesný a účinný design siRNA: klíčový bod kompetentního umlčení genu

Strategie související s interferencí RNA se staly přitažlivými metodami v různých oblastech výzkumu. Přesný návrh sekvence těchto malých molekul je zásadním krokem v postupu umlčování. Mnoho výzkumníků se pokusilo definovat některé algoritmy, aby se zvýšila šance na úspěch krátkých interferujících RNA (siRNA). V posledních desetiletích se software pro navrhování online zaměřuje na podporu kvality navrhování siRNA na základě nejcitovanějších algoritmů. Podle našich předchozích experimentů by byla užitečná kombinace různých kritérií. To znamená, že siRNA navržené kombinací nástrojů se zdají být efektivnější. Účinnost siRNA dále zvýší různé faktory, jako je vzdálenost cílové oblasti k místu zahájení transkripce, složení nukleotidů, absence účinků mimo cíl a sekundárních struktur v cílovém místě a siRNA a přítomnost asymetrie a energetického údolí v siRNA . Navzdory použití různých online nástrojů a splnění kritérií neexistuje žádná záruka pro návrh efektivní siRNA. Pečlivé navrhování siRNA podle navrhovaných algoritmů a skórovacích systémů a použití různých siRNA pro cílení na stejný gen by však vedlo ke zlepšení výsledku umlčení. V této recenzi se zaměřujeme na běžné algoritmy a online software a představujeme nový bodovací systém používaný v našich experimentech.


Technotes

Nový způsob, jak posoudit účinnost doručení siRNA - TechNotes 12 (3)
Popis: S naší novou sadou KDalert ™ GAPDH Assay Kit a mikroplatňovým fluorometrem můžete získat spolehlivé měření aktivity enzymu GAPDH v kultivovaných lidských, myších nebo krysích buňkách za méně než 30 minut.

Jsou siRNA Pools chytré? - TechNotes 12 (1)
Popis: Jsou porovnávány dvě strategie pro rozsáhlé screeningové experimenty.

Hodnocení funkce genu pomocí knihoven siRNA - TechNotes 11 (3)
Popis: Je popsán experiment, ve kterém byly siRNA z knihovny siRNA knihovny Silencer ™ kinázy testovány, aby se určily jejich účinky na buněčnou proliferaci a mitotický index.

Cells-to-cDNA ™ II Aplikace | Kvantifikace exprese cílového genu siRNA
Popis: Kvantifikujte genovou expresi v buňkách transfekovaných siRNA bez izolace RNA.

Ovládejte svůj výzkum siRNA | Osvědčené kontroly siRNA a odpovídající primární protilátky - TechNotes 10 (1)
Popis: Ambion zavádí kontrolní siRNA zaměřenou na ß-aktin, stejně jako primární protilátku proti ß-aktinu, ideální pro použití v imunofluorescenčních experimentech k detekci snížení hladin proteinů indukovaných RNAi.

Vymezení role Survivinu v onkogenezi: studie siRNA - TechNotes 13 (4)
Popis: V této studii byly za účelem změny exprese survivinu použity cílené siRNA a na transfekovaných buňkách byla provedena řada biochemických a buněčných testů, aby se vyhodnotily známé indikátory apoptózy, aby se lépe porozumělo roli survivinu v rakovině.

Délka siRNA indukovaného umlčení: Vaše otázky zodpovězeny - TechNotes 15 (3)
Popis: V tomto článku odpovídáme na otázky týkající se přetrvávání účinku RNAi iniciovaného transfekováním siRNA do lidských buněk.

Vylepšené doručování siRNA a dlouhodobé utlumení genů - TechNotes 12 (1)
Popis: Pomocí nového systému Ambion pSilencer ™ 5.1 Retro můžete stabilně exprimovat siRNA z retrovirového vektoru

Zajistěte úspěch RNAi - TechNotes 13 (4)
Popis: Ambion a Applied Biosystems společně poskytují kompletní a praktické řešení pro experimenty s umlčováním genů.

Experimentální variabilita a replikáty v experimentech siRNA - TechNotes 14 (4)
Popis: Tento článek popisuje různé zdroje variací v experimentech RNAi a také jak určit ideální počet replikátů.

Rychlé a přesné potvrzení ztlumení genů | Silencer® siRNA a zesilovače genové exprese TaqMan® - TechNotes 14 (1)
Popis: Tento článek ilustruje kombinované použití siRNA Ambion Silencer® a genových expresních testů Applied Biosystems TaqMan® ke generování vysoce kvalitních, přesných a reprodukovatelných dat o umlčení genů.

Rychlé přesné vyhodnocení siRNA-indukovaného genového umlčení - TechNotes 12 (2)
Popis: Tento článek ilustruje kombinované použití siRNA Ambion Silencer® a Applied Biosystems TaqMan® Gene Expression Assays ke generování vysoce kvalitních, přesných a reprodukovatelných dat o umlčení genů

Pět způsobů, jak vyrábět siRNA - TechNotes 10 (3)
Popis: Přehled pěti metod pro generování siRNA pro použití ve studiích umlčování genů.

Fluorescenčně označte svou siRNA a sledujte ji v živých buňkách - TechNotes 9 (4)
Popis: Označte siRNA pomocí Cy3 nebo FAM pro analýzu subcelulární lokalizace, účinnost transfekce a pro identifikaci transfekovaných buněk pro další analýzu.

Gene -specific Silencing by RNAi - TechNotes 10 (1)
Popis: Stručný přehled (s obrázkem) mechanismu RNAi.

Získejte kontrolu nad svými siRNA experimenty
Popis: Pracovníci R & ampD společnosti Applied Biosystems nabízejí rady ohledně správného používání kontrol pro experimenty siRNA.

Začínáme s RNAi - TechNotes 13 (1)
Popis: Ukázka úvodních informací, které najdete v nově dostupné příručce Research Interference Research Interference RNA Interference od společnosti Ambion.

Začínáme s RNAi In Vivo - TechNotes 15 (2)
Popis: Tento článek popisuje experiment RNAi na zvířecím modelu, ve kterém byla siRNA podávána pomocí hydrodynamické injekce ocasní žíly.

Vysoká propustnost siRNA: Příklady - TechNotes 12 (3)
Popis: Prohlédněte si screeningová data siRNA z nedávné publikace Ambion, která byla použita k identifikaci kinázových genů zapojených do buněčné proliferace.

Odpovídající siRNA a testy - TechNotes 11 (4)
Popis: SiRNA Ambion eliminují dohady spojené s návrhem a testováním siRNA, zatímco testy genové exprese Taqman® společnosti Applied Biosystems poskytují rychlý a jednoduchý způsob měření knockdownu mRNA.

SiRNA příští generace, aby váš umlčující řev - TechNotes 15 (1)
Popis: SiRNA Ambion® Silencer® Select obsahují nejnovější vylepšení v designu siRNA, predikčních algoritmech pro efekty mimo cíl a chemické modifikace pro získání siRNA s bezkonkurenční účinností, účinností a specifičností.

Optimalizace siRNA transfekce pro RNAi - TechNotes 12 (1)
Popis:
Nízká účinnost transfekce a nízká životaschopnost buněk jsou nejčastějšími příčinami neúspěšných experimentů s umlčováním genů.

Provádění RNAi experimentů na zvířatech - TechNotes 13 (1)
Popis: Úvod do RNAi in vivo, včetně diskuse o místním podávání a systémovém dodávání siRNA.

Rychle zhodnoťte doručení siRNA a životaschopnost buněk stejným testem - TechNotes 13 (1)
Popis: Ambion KDalert ™ GAPDH Assay je jednoduchý 3krokový postup pro kvantifikaci siRNA indukovaného GAPDH knockdownu v kultivovaných buňkách, což z této sady činí ideální nástroj pro experimenty optimalizace transfekce.

Čtyřkrokový pracovní postup RNAi - TechNotes 15 (1)
Popis: Tento stručný článek nastiňuje pracovní postup pro typický experiment RNAi pomocí siRNA.

RNAi jako nástroj pro genovou analýzu savců: Aplikace siRNA - TechNotes 10 (5)
Popis: Vedoucí vědec Ambionu diskutuje o některých prominentnějších aplikacích RNAi v savčích systémech a příklady těchto aplikací z literatury.

RNAi: Na velikosti záleží - TechNotes 9 (5)
Popis: Jak délka dsRNA koreluje s účinností umlčování genů.

Doporučení pro úspěšné obrazovky knihovny siRNA - TechNotes 11 (6)
Popis: Vědci z Ambionu identifikují pět postupů, které výrazně zlepšují výsledky obrazovek knihovny siRNA.

Snížené koncentrace siRNA vedou k menšímu počtu efektů mimo cíl - TechNotes 15 (2)
Popis: Silencer® Select siRNA jsou navrženy pro vyšší účinnost a specificitu a méně účinků mimo cíl, což vede k dosažení maximálního knockdownu s nižšími koncentracemi siRNA.

Reprodukovatelně doručte siRNA do kultivovaných buněk - TechNotes 14 (2)
Popis: siPORT ™ NeoFX ™ je transfekční činidlo na bázi lipidů, které lze použít k účinné transfekci adherentních buněk, které jsou subkultivovány-bez zvýšené cytotoxicity.

RNAi Jak na to pro nové uživatele - TechNotes 11 (5)
Popis:
Interference RNA, biologický mechanismus, kterým dvouvláknová RNA (dsRNA) indukuje umlčení genu zacílením komplementární mRNA k degradaci, přináší revoluci ve způsobu, jakým výzkumníci studují funkci genu.

Výběr sekvencí siRNA pro začlenění do vektorů pSilencer - TechNotes 9 (5)
Popis: Průvodce identifikací cílových genových sekvencí, které jsou náchylné k degradaci vyvolané siRNA.

Nastavení úspěšných obrazovek knihovny siRNA - TechNotes 11 (6)
Popis: Obecný přehled efektivního screeningového procesu.

Knihovny siRNA Silencer® | Knihovny siRNA zaměřující se na důležité funkční genové třídy
Popis: Byly vydány nové verze knihoven siRNA Silencer® o velikosti 0,25 nmol. Přečtěte si podrobnosti v tomto článku, včetně počtu a typů genů, na které cílí jednotlivé knihovny.

Ovládací panel stínění Silencer® siRNA | Účinné kontroly pro screeningové experimenty RNAi - TechNotes 13 (1)
Popis: Přehled nového kontrolního panelu pro screening siRNA Silencer® siRNA pozitivních a negativních kontrol pro stanovení účinnosti transfekce a prahových hodnot zásahu při screeningových experimentech siRNA.

Startovací sada Silencer® siRNA | Nová uživatelská sada pro tlumení genů - TechNotes 13 (1)
Popis: Knihovny siRNA tlumiče jsou sady siRNA zaměřené na skupiny genů od funkčních genových tříd po celé genomy, takže jsou ideální pro analýzu dráhy a identifikaci a validaci cíle.

Knihovny siRNA Silencer® | Posviťte si na genovou funkci - TechNotes 14 (2)
Popis: Knihovny siRNA tlumiče jsou sady siRNA cílících na skupiny genů od funkčních genových tříd po celé genomy, takže jsou ideální pro analýzu dráhy a identifikaci a validaci cíle.

Vektory výrazu siRNA s volitelnými značkami - TechNotes 10 (1)
Popis:
Nyní je k dispozici šest nových expresních vektorů pSilencer ™ siRNA, každý s genem rezistence na antibiotika, který usnadňuje selekci v buňkách kultivovaných v savcích.

Screening siRNA ověří tisíce cílů za jediný týden - TechNotes 16 (1)
Popis: Ověření knockdownu siRNA může často trvat déle než samotná obrazovka. Dva vědci z Applied Biosystems tento krok zefektivnili více než 10krát, přičemž během jednoho týdne ověřili více než 1 500 siRNA zaměřených na více než 500 genů.

siRNA Design Je to všechno v algoritmu - TechNotes 11 (3)
Popis: Účinnost algoritmu použitého k navrhování předem navržených, ověřených a knihovních siRNA Ambion Silencer ™ je prokázána s přibližně 1100 různými siRNA a 400 endogenními transkripty.

siRNA-indukované mRNA knockdown a fenotyp: Jak měřit a kdy měřit - TechNotes 15 (3)
Popis: V této zprávě vědci společnosti Applied Biosystems zkoumali trvání očekávaného fenotypu souběžně s měřením knockdownu mRNA v různých časových bodech po transfekci siRNA.

Zefektivněte své siRNA transakce - TechNotes 11 (6)
Popis: Představujeme siPORT ™ NeoFX ™ Transfection Agent pro rychlou, reprodukovatelnou transfekci siRNA.

Otestujte více siRNA za méně - TechNotes 9 (6)
Popis: Nová stavebnice siRNA Silencer ™ siRNA společnosti Ambion produkuje siRNA připravenou na transfekci za zlomek nákladů na chemickou syntézu.

Nástroje pro optimalizaci doručení siRNA | Definujte nejlepší podmínky pro dodání siRNA v kultivovaných buňkách - TechNotes 14 (2)
Popis: Soupravy a činidla pro optimalizaci dodávky Ambion siRNA se snadno používají a obsahují podrobné pokyny, které vám pomohou zefektivnit proces optimalizace.

Porozumění výpočtům pro data siRNA - TechNotes 14 (3) Popis: Tento článek popisuje, jak určit procento zbývající genové exprese a procentní knockdown genové exprese při hodnocení účinků siRNA pomocí RT-PCR v reálném čase.

Použití validovaných siRNA ve funkčních genomických testech - TechNotes 10 (3)
Popis: K identifikaci genových produktů spojených s aktivací dráhy NF-kappaB indukované TNFalfa se používá siRNA ověřená na tlumiči zaměřená na receptor TNFalfa.

Vizualizace siRNA v savčích buňkách - TechNotes 9 (3)
Popis:
Ukázalo se, že značení GAPDH a c-myc siRNA buď fluoresceinem nebo Cy3 nemá žádný účinek na účinnost umlčení, ale umožnilo vizualizaci distribučních vzorců těchto molekul po transfekci.

Které kompetentní buňky použít pro klonování siRNA do pSilencer
Popis: Pracovníci R & ampD společnosti Applied Biosystems nabízejí rady ohledně správného používání kontrol pro experimenty siRNA.


Reference

Paddison, P. a kol. Zdroj pro rozsáhlé obrazovky založené na interferencích RNA u savců. Příroda 428, 427–431 (2004).

Berns, K. a kol. Rozsáhlá obrazovka RNAi v lidských buňkách identifikuje nové složky dráhy p53. Příroda 428, 431–437 (2004).

Kittler, R. a kol. Screening siRNA připravený endoribonukleázou v lidských buňkách identifikuje geny nezbytné pro buněčné dělení. Příroda 432, 1036–1040 (2004).

Boese, B. a kol. Mechanistické vhledy pomáhají při návrhu krátkého interferujícího RNA. Metody Enzymol. 392, 73–96 (2005).

Khvorova, A., Reynolds, A. & amp Jayasena, S.D. Funkční siRNA a miRNA vykazují předpojatost vláken. Buňka 115, 209–216 (2003).

Schwarz, D.S. a kol. Asymetrie v sestavení komplexu enzymu RNAi. Buňka 115, 199–208 (2003).

Reynolds, A. a kol. Racionální design siRNA pro interferenci RNA. Nat. Biotechnol. 22, 326–330 (2004).

Hsieh, A.C. a kol. Knihovna siRNA duplexů zaměřených na dráhu fosfoinositid 3-kinázy: determinanty umlčování genů pro použití při screeningu na bázi buněk. Nucleic Acids Res. 32, 893–901 (2004).

Ui-Tei, K. a kol. Pokyny pro výběr vysoce účinných sekvencí siRNA pro interferenci RNA savců a kuřat. Nucleic Acids Res. 32, 936–948 (2004).

Amarzguioui, M. & amp Prydz, H. Algoritmus pro výběr funkčních sekvencí siRNA. Biochem. Biofy. Res. Komun. 316, 1050–1058 (2004).

Saetrom, P. & amp Snove, O., Jr. Srovnání prediktorů účinnosti siRNA. Biochem. Biofy. Res. Komun. 321, 247–253 (2004).

Labuda, D., Nicoghosian, K. & amp Cedergren, R.J. Nová aktivita štěpení RNA z komerční polynukleotidfosforylázy. FEBS Lett. 179, 213–216 (1985).

Kierzek, R. Hydrolýza oligoribonukleotidů: vliv sekvence a délky. Nucleic Acids Res. 20, 5073–5077 (1992).

Schneider, G. & amp Wrede, P. Umělé neurální sítě pro počítačový molekulární design. Prog. Biofy. Mol. Biol. 70, 175–222 (1998).

Weinstein, J.N. a kol. Neurální výpočet ve vývoji léků proti rakovině: predikční mechanismus účinku. Věda 258, 447–451 (1992).

Stolorz, P., Lapedes, A. & amp Xia, Y. Predikce sekundární struktury proteinu pomocí neurální sítě a statistických metod. J. Mol. Biol. 225, 363–377 (1992).

Giddings, M.C. a kol. Predikce umělé neuronové sítě aktivity antisense oligodeoxynukleotidů. Nucleic Acids Res. 30, 4295–4304 (2002).

Chalk, A.M. & amp Sonnhammer, E.L. Výpočetní antisense oligo predikce s modelem neuronové sítě. Bioinformatika 18, 1567–1575 (2002).

Rumelhart, D. v Paralelní distribuované zpracování (eds. McClelland, J. & amp; PDP Research Group), sv. 1, 318–362, (MIT Press, Cambridge, MA).

Huesken, D. a kol. Fúzní konstrukty mRNA slouží v obecném testu založeném na buňkách k profilování aktivity oligonukleotidů. Nucleic Acids Res. 31, e102/1 – e102/11 (2003).

Zamore, P.D., Sharp, P.A., Tuschl, T. & amp Bartel, D.P. RNAi: dvouvláknová RNA řídí štěpení mRNA závislé na ATP v 21 až 23 nukleotidových intervalech. Buňka 101, 25–33 (2000).

Benjamini, Y. & amp Hochberg, Y. Řízení míry falešných objevů: praktický a účinný přístup k vícenásobnému testování. J. Královské statistické společnosti. Řada B. 57, 289–300 (1995).

Vickers, T.A. a kol. Účinná redukce cílových RNA malými interferujícími RNA a antisense činidly závislými na RNASE H. J. Biol. Chem. 278, 7108–7118 (2003).

Horbarth, J. a kol. Sekvence, chemické a strukturální variace malých interferujících RNA a krátkých vlásenkových RNA a vliv na umlčení savčích genů. Antisense Nucleic Acid Drug Dev. 13, 83–106 (2003).

Ohba, H. a kol. Inhibice exprese genu bcr-abl a/nebo c-abl pomocí malých interferujících dvouvláknových RNA: křížový rozhovor s faktory buněčné proliferace a dalšími onkogeny. Rakovina 101, 1390–1403 (2004).

Hall, J. Odhalení obecných vlastností siRNA: síla v číslech a poučení z minulosti. Nat. Rev. Genet. 5, 552–557 (2004).

Hemmings-Mieszczak, M., Dorn, G., Natt, F., Hall, J. & amp Wishart, W. Antisense oligonukleotidy doplňují RNAi zprostředkovanou specifickou inhibici rekombinantního krysího P2X3 receptoru. Nucleic Acids Res. 31, 2117–2126 (2003).

Butz, N. a kol. Lidský ubikvitin-konjugační enzym Cdc34 kontroluje buněčnou proliferaci prostřednictvím regulace hladin proteinu p27Kip1. Exp. Cell Res. 303, 482–493 (2005).


Řešení siRNA od Dharmacon ™

Interference RNA prostřednictvím syntetické malé interferující RNA (siRNA) je preferovanou volbou pro rychlé, ale spolehlivé studie ztráty funkce. SiRNA, široce užitečná v mnoha aplikacích a v jakékoli buněčné linii, nabízí přímou a široce citovanou techniku ​​pro umlčení funkčních genů. Již více než 20 let zůstává Dharmacon nejdůvěryhodnějším jménem ve vysoce kvalitním designu a syntéze siRNA.

Vyberte si předem navrženou produktovou řadu siRNA nebo si vytvořte vlastní siRNA s vlastními úpravami.

ON-TARGETplus siRNA

Accell siRNA

SiGENOME siRNA

Důvěryhodné umlčení genů z nejdéle trvající záruky siRNA na trhu.

Transfekční činidla

Kontroly siRNA

Nejste si jisti, kde začít?

Naše záruka knockdownu siRNA

Je zaručeno, že linie siRNA ON-TARGETplus, Accell a siGENOME siRNA* účinně umlčí expresi cílového genu alespoň o 75% na úrovni mRNA.

Lincode siRNA

Knockdown dlouhé nekódující geny RNA se specializovanou siRNA, upravené tak, aby byla zajištěna specificita.

Vlastní design siRNA

Vytvořte si vlastní siRNA pro jakýkoli druh v našem uživatelsky přívětivém nástroji.

Snížení cílů mimo cíl maximalizuje specifičnost

Úspěšný pokus o vyřazení siRNA musí být účinný i konkrétní. Algoritmus návrhu Horizon SMARTselection (používaný pro siRNA ON-TARGETplus, Accell, siGENOME a Lincode) poskytuje vysokou míru jistoty, že cílený gen bude jediným umlčeným.

Primárním zdrojem siRNA zprostředkovaných mimo cílů je oblast zárodku (nukleotidy 2-7), která využívá cestu mikroRNA k indukci nespecifického umlčení genu prostřednictvím interakcí v rámci 3 'UTR. Začlenění komplexních bioinformatických strategií, jako jsou filtry oblasti semen a analýza frekvence semen v rámci strategie návrhu SMARTselection, minimalizuje aktivitu mimo cíl podobnou mikroRNA pro lepší specificitu.

Sdružování siRNA zvyšuje účinnost

SMARTpool (k dispozici pro siRNA ON-TARGETplus, Accell, siGENOME a Lincode) kombinuje čtyři siRNA specifické pro gen do jednoho souboru reagencií. Výzkum ukázal, že sdružené siRNA:

  • Zlepšete pravděpodobnost účinného umlčení genu
  • Minimalizujte mimo cílení specifické pro sekvenci snížením relativní koncentrace každé siRNA
  • Raději napodobujte přirozenou cestu RNAi
  • Omezte falešné negativy způsobené nepřístupnými vazebnými místy

Která siRNA je pro vás to pravé?

Horizon nabízí několik předem navržených produktových řad napříč genomy lidí, myší a potkanů. Pomocí níže uvedené tabulky určete optimální siRNA pro vaše potřeby.

ON-TARGETplus siRNA Chemicky upraveno pro zvýšení specificity Accell siRNA Samonosná siRNA siGENOME siRNA Nákladově efektivní a efektivní tlumení hluku Lincode siRNA Srazte dlouhou nekódující RNA
Doporučeno pro neuronální, suspenzní, primární a jiné obtížně transfektovatelné buňky
Doporučené transfekční činidlo Transfekční činidlo DharmaFECT Není vyžadováno Transfekční činidlo DharmaFECT Transfekční činidlo DharmaFECT
K dispozici jako samostatné formáty siRNA a SMARTpool
Zaručeně knockdown od SMARTpool a 3 ze 4 siRNA
Změny sense vlákna, aby se zabránilo interakci s RISC, a upřednostňují příjem antisense vlákna
Modifikace oblasti semene antisense vlákna za účelem destabilizace aktivity mimo cíl a zvýšení cílové specificity
Upraveno tak, aby usnadnilo absorpci buňkami bez oddělených transfekčních činidel
Stabilizační úpravy, aby se zabránilo degradaci zprostředkované nukleázou
Informace o sekvenci poskytnuté při nákupu
Hledat ON-TARGETplus Hledat Accell Hledat siGENOME Hledat Lincode

Screeningové knihovny siRNA

Screening založený na RNAi pomocí syntetické siRNA je užitečným nástrojem pro pochopení cesty onemocnění nebo pro identifikaci cíle léčiva. Výzkumníci mohou navrhnout vlastní screeningovou knihovnu s pouhými 20 ON-TARGETplus, Accell, Lincode nebo vlastní siRNA pomocí našeho nástroje Cherry-Pick Library Tool, nebo si prohlédnout náš široký výběr předdefinovaných knihoven genových rodin a siRNA knihoven celého genomu.

Experimentální podpora

Potřebujete pomoc s novou technikou RNAi? Nabízíme živou vědeckou technickou podporu a také rozsáhlou sbírku technických zdrojů, které vám pomohou začít!


Jak RNAi funguje

Termín Interference RNA (RNAi) byl vytvořen k popisu buněčného mechanismu, který k vypínání používá vlastní sekvenci DNA genu, což je proces, který vědci nazývají umlčení. V celé řadě organismů, včetně zvířat, rostlin a hub, je RNAi spuštěna dvouvláknovou RNA (dsRNA).

Během RNAi je dlouhá dsRNA rozřezána nebo „nakrájena na kostky“ na malé fragmenty

21 nukleotidů dlouhých enzymem zvaným „Dicer“. Tyto malé fragmenty, označované jako malé interferující RNA (siRNA), se vážou na proteiny ze speciální rodiny: proteiny Argonaute. Po navázání na protein Argonaute je odstraněn jeden řetězec dsRNA, přičemž zbývající vlákno je k dispozici pro vazbu na cílové sekvence messenger RNA podle pravidel párování bází: A váže U, G váže C a naopak. Jakmile je protein Argonaute navázán, může buď štěpit messengerovou RNA, ničit ji, nebo může přijímat doplňkové faktory pro regulaci cílové sekvence jinými způsoby.

RNAi je vědci široce používán k umlčení genů, aby se dozvěděli něco o jejich funkci. siRNA mohou být navrženy tak, aby odpovídaly jakémukoli genu, mohou být vyráběny levně a mohou být snadno podávány do buněk. Nyní lze objednat komerčně syntetizované siRNA k umlčení prakticky jakéhokoli genu v buňce člověka nebo jiného organismu, což dramaticky zrychluje tempo biomedicínského výzkumu. Navíc schopnost vypnout expresi jednoho genu činí z RNAi přitažlivý terapeutický přístup k léčbě infekčních chorob nebo genetických poruch, jako jsou ty, které jsou důsledkem nevhodné a nežádoucí aktivity genu, jako u mnoha rakovin a neurodegenerativních onemocnění. V současné době existuje několik klinických studií testujících bezpečnost a účinnost léků siRNA.

RNAi je mnohem více než jen výzkumný nástroj. RNAi zahrnuje řadu starodávných a důmyslných buněčných mechanismů, které regulují různé biologické funkce. Proteiny Argonaute vážou mnoho přirozeně se vyskytujících malých RNA, aby se bránily proti transponovatelným prvkům, udržovaly strukturu a stabilitu chromozomů a regulovaly vývojové načasování a diferenciaci. Například mikroRNA představují přirozenou formu vývojově důležitých siRNA. Stejně jako siRNA jsou mikroRNA vyráběny společností Dicer, ale mikroRNA pochází z jednovláknových RNA, které se skládají zpět na sebe a vytvářejí malé oblasti dvouvláknové RNA-takzvané „kmenové smyčky“-namísto dlouhé dvouvláknové RNA, která produkuje siRNA. MikroRNA mohou vést proteiny Argonaute k represi messengerových RNA, které neúplně odpovídají miRNA, což umožňuje jedné mikroRNA regulovat stovky genů. Lidé vytvářejí více než 500 odlišných mikroRNA a nevhodná produkce specifických mikroRNA je spojena s několika nemocemi. Léky k inhibici mikroRNA způsobujících onemocnění jsou nyní testovány jako terapie pro několik lidských chorob.


18. března 2015: Zaměstnanci PLOS ONE (2015) Oprava: MysiRNA-Designer: Pracovní postup pro efektivní design siRNA. PLOS ONE 10 (3): e0119062. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0119062 Zobrazit opravu

Konstrukce malé interferující RNA (siRNA) je mnohofaktorový problém, který si získal pozornost mnoha výzkumných pracovníků v oblasti terapeutické a funkční genomiky. MysiRNA dříve bylo zavedeno skóre, které zlepšuje korelaci predikce aktivity siRNA s ohledem na nejmodernější algoritmy. V tomto příspěvku je nový program, MysiRNA-Designerje popsán, který integruje několik faktorů do automatizovaného pracovního toku s ohledem na variace mRNA transkriptů, přístupnost cílů siRNA a mRNA a téměř dokonalé a částečné mimo-cílové shody. Je také vybaven MysiRNA skóre, vysoce hodnocené korelované skóre predikce účinnosti siRNA pro hodnocení navržených siRNA, kromě modelů s nejlepším hodnocením Biopredsi, DISR, Thermocomposition21 a i-Score, a integruje je do jedinečné techniky filtrace skóre siRNA. Tato vícebodová filtrační vrstva filtruje siRNA, která překonává 90% prahové hodnoty vypočítané z experimentálních funkcí datové sady. MysiRNA-Designer vezme přistoupení, najde konzervované oblasti mezi svým transkriptovým prostorem, najde přístupné oblasti v mRNA, navrhne všechny možné siRNA pro tyto oblasti, filtruje je na základě prahových hodnot více skóre a poté provede SNP a filtraci mimo cíl. Tato přísná selekční kritéria byla testována proti lidským genům, ve kterých byla z 95,7% celkových genů navržena alespoň jedna aktivní siRNA. Při testování na experimentální datové sadě navíc MysiRNA-Designer bylo zjištěno, že je schopno odmítnout 98% falešně pozitivních siRNA, což ukazuje nadřazenost nad třemi nejmodernějšími programy pro navrhování siRNA. MysiRNA je volně přístupná desktopová aplikace (založená na systému Microsoft Windows), kterou lze použít k návrhu siRNA s vysokou přesností a specifičností. Věříme tomu MysiRNA-Designer má potenciál hrát v této oblasti důležitou roli.

Citace: Mysara M, Garibaldi JM, ElHefnawi M (2011) MysiRNA-Designer: Workflow for Efficient siRNA Design. PLoS ONE 6 (10): e25642. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0025642

Editor: Szabolcs Semsey, Institut Nielse Bohra, Dánsko

Přijato: 12. června 2011 Přijato: 08.09.2011 Zveřejněno: 26. října 2011

Autorská práva: © 2011 Mysara a kol. Toto je článek s otevřeným přístupem distribuovaný za podmínek licence Creative Commons Attribution License, která umožňuje neomezené použití, distribuci a reprodukci v jakémkoli médiu za předpokladu, že je uveden původní autor a zdroj.

Financování: Autoři nemají žádnou podporu ani finanční prostředky na hlášení.

Konkurenční zájmy: Autoři prohlásili, že neexistují žádné protichůdné zájmy.


Terapeutická siRNA: stav techniky

Interference RNA (RNAi) je starověký biologický mechanismus používaný k obraně proti vnější invazi. Teoreticky může umlčet jakékoli geny související s nemocí sekvenčně specifickým způsobem, což činí z malé interferující RNA (siRNA) slibnou terapeutickou modalitu. Po dvou dekádách cesty od jeho objevu bylo společností Alnylam Pharmaceuticals dosaženo dvou schválení siRNA Therapeutics, ONPATTRO® (patisiran) a GIVLAARI ™ (givosiran). Přezkoumání dlouhodobé farmaceutické historie lidských bytostí, terapie siRNA v současné době vytvořila mimořádný milník, protože se již změnila a bude i nadále měnit léčbu a řízení lidských nemocí. Může být podáván čtvrtletně, dokonce dvakrát ročně, aby se dosáhlo terapeutických účinků, což není případ malých molekul a protilátek. Proces vývoje léčiva byl extrémně těžký a jeho cílem bylo překonat složité překážky, například jak účinně a bezpečně dodávat siRNA do požadovaných tkání a buněk a jak zlepšit výkonnost siRNA s ohledem na jejich aktivitu, stabilitu, specifičnost a potenciální cíl efekty. V tomto přehledu je komplexně přezkoumán vývoj siRNA chemických modifikací a jejich biomedicínský výkon. Všechny klinicky prozkoumané a komerčně dostupné platformy pro podávání siRNA, včetně konjugátu GalNAc (N-acetylgalaktosamin) -siRNA, a jejich základní principy návrhu jsou důkladně projednány. Je také shrnut nejnovější pokrok v terapeutickém vývoji siRNA. Tato recenze poskytuje komplexní pohled a plán pro obecné čtenáře pracující v této oblasti.

Prohlášení o střetu zájmů

Autoři neprohlašují žádné protichůdné zájmy.

Obrázky

Schematické ilustrace pracovního…

Schematické znázornění pracovních mechanismů miRNA ( A ) a siRNA ...

Struktury chemických úprav a…

Struktury chemických modifikací a analogů používaných pro dekoraci siRNA a ASO. Podle…

Reprezentativní návrhy pro chemické…

Reprezentativní návrhy pro chemickou modifikaci siRNA. Podrobnosti o sekvencích a úpravách…

Preklinická a klinická výkonnost…

Předklinické a klinické výkony siRNA s komplexní modifikační chemií. A Rozum a…

Schémata reprezentativních klinicky studovaných…

Schémata reprezentativních klinicky studovaných formulací siRNA a jejich farmakodynamický výkon. A –…

Platformy pro doručování siRNA, které mají…

siRNA aplikační platformy, které byly hodnoceny preklinicky a klinicky. Odrůdy lipidů…

Tkáně cílené siRNA a…

Tkáně cílené terapeutiky siRNA a miRNA, které jsou v současné době zkoumány na klinickém…


Jak navrhnout experiment siRNA? - Biologie

Accell siRNA dosahuje toho, co žádný jiný produkt nemůže tvrdit: dodání do těžko transfekovatelných buněk bez dalších činidel, virů nebo nástrojů. Dosáhněte zaručeného umlčení genu v buňkách, které byly mimo dosah konvenčních metod RNAi v důsledku toxicity z transfekčních činidel, elektroporace nebo nežádoucích virových reakcí.

  • Přehled
  • Pracovní postup
  • Záruka
  • Formáty
  • Řízení
  • Screeningové knihovny
  • Galerie dat
Přednosti
  • Nové, patentované modifikace siRNA usnadňují pasivní vychytávání, ochranu před degradací nukleázy, specificitu a efektivitu knockdownu
  • Samoregulační siRNA Accell vstupuje do buněk bez potřeby transfekčních činidel, transdukce virových vektorů nebo nástrojů (nukleoinfekce nebo elektroporace)
  • Nízká toxicita umožňuje delší dobu tlumení z více dávek & ndash až 30 dní!
Osvědčený výkon v obtížně transfektovatelných typech buněk
  • Imunologické buňky a buňky Jurkat, primární T buňky, lymfocyty, mononukleární buňky (PBMC), makrofágy
  • Neuronální buňky a primární neurony, gliomové buňky, organotypické mozkové řezy
  • Primární buňky & ndash fibroblasty, kardiomyocyty a buňky beta-ostrůvků
  • In vivo models &ndash brain delivery, dermal (skin) delivery, periodontal model

Accell workflow

The Accell siRNA application protocol simplifies targeted gene knockdown

(1) Combine Accell siRNA with Accell delivery media (or other low- or no-serum media) (2) Add Accell delivery mix directly to cells and incubate for 72 hours.

Experimental considerations

This breakthrough in siRNA delivery requires no transfection reagent, but has some unique application requirements.

  • Accell siRNA works at a higher concentration than conventional siRNA recommended 1µM working concentration.
  • Delivery may be inhibited by the presence of BSA in serum. Optimization studies with serum-free media formulations (Accell Delivery Media) or < 2.5% serum in standard media is recommended.
  • Full-serum media can be added back after 48 hours of incubation, optimal mRNA silencing is typically achieved by 72 hours, or up to 96 hours for protein knockdown.
Our siRNA knockdown guarantee

Accell siRNA reagents (SMARTpool and three of four individual siRNAs) are guaranteed to silence target gene expression by at least 75% at the mRNA level when used under optimized conditions as defined in this featured article.

Learn more about the Accell siRNA knockdown guarantee »
Accell siRNA format options
SMARTpool:

A mixture of 4 siRNA provided as a single reagent providing advantages in both potency and specificity.

Set of 4:

A convenient option for purchasing aliquots of all 4 individual siRNAs targeting a single gene.

Individual siRNAs:

Select 1, 2, 3 or 4 individual siRNAs per gene.

Due to the unique nature of Accell siRNA delivery, it requires a higher working concentration than conventional siRNAs. This table provides the approximate number of reactions (wells) at recommended 1&muM Accell siRNA working concentration in different plate formats (assuming no loss from pipetting).

Effectively optimize Accell siRNA delivery conditions and control for variables in ongoing experiments with fluorescent or unlabeled positive and negative controls. Accell Control Kits combine species-specific validated controls for assessment of Accell technology in your difficult-to-transfect cells. Choose from our selection of positive controls (targeting housekeeping genes), fluorescent or unlabeled negative controls, or an Accell Control Kit. Although Accell siRNA requires no transfection reagent for delivery, it is recommended for use at 1 µM concentration, so be sure to adjust order quantity accordingly.

Accell positive control reagents
Accell cyclophilin B control siRNA

Validated positive control siRNA targeting the Cyclophilin B (PPIB) housekeeping gene in human, mouse, or rat. Accell siRNA requires no transfection reagent or viral vector for delivery into difficult-to-transfect cells.

Accell cyclophilin B control pool

Validated positive control pool of four siRNAs targeting the Cyclophilin B (PPIB) housekeeping gene in human, mouse, or rat. Accell siRNA requires no transfection reagent or viral vector for delivery into difficult-to-transfect cells.

Accell GAPD control siRNA

Validated positive control siRNA targeting the GAPD housekeeping gene in human, mouse, or rat. Accell siRNA requires no transfection reagent or viral vector for delivery into difficult-to-transfect cells.

Accell GAPD control pool

Validated positive control pool of four siRNAs targeting the GAPD housekeeping gene in human, mouse, or rat. Accell siRNA requires no transfection reagent or viral vector for delivery into difficult-to-transfect cells.

Accell green cyclophilin B control siRNA

Validated, fluorescent positive control siRNA targeting the PPIB housekeeping gene in human, mouse, or rat. Cytoplasmic presence of label (FAM) permits qualitative assessment of Accell siRNA passive delivery.

Accell red cyclophilin B control siRNA

Validated, fluorescent positive control siRNA targeting the PPIB housekeeping gene in human, mouse, or rat. Cytoplasmic fluorescence permits qualitative assessment of Accell siRNA passive delivery.

Accell eGFP control siRNA

Validated, fluorescent positive control siRNA targeting the eGFP housekeeping gene in human, mouse, or rat. Cytoplasmic fluorescence permits qualitative assessment of Accell siRNA passive delivery.

Accell eGFP control pool

Validated positive control siRNA pool targeting the green fluorescent protein (eGFP) gene for use in cells from any species. Accell siRNA requires no transfection reagent or viral vector for delivery into difficult-to-transfect cells.

Accell negative control reagents
Accell non-targeting siRNA

A negative control siRNA to determine baseline cellular response to Accell siRNA application. Accell siRNA requires no transfection reagent or viral vector for delivery into difficult-to-transfect cells.

Accell non-targeting pool

A negative control pool of four siRNAs to determine baseline cellular response to Accell siRNA application. Component siRNAs are designed to target no human, mouse, or rat genes.

Accell green non-targeting siRNA

Fluorescent negative control siRNA for assessment of Accell passive delivery technology as determined by cytoplasmic localization of the FAM-labeled Accell siRNA. Designed to target no human, mouse, or rat genes.

Accell red non-targeting siRNA

Fluorescent negative control siRNA for reliable assessment of Accell passive delivery technology as determined by cytoplasmic localization of the DY-547-labeled Accell siRNA. Designed to target no human, mouse, or rat genes.

Accell control siRNA kits
Accell control siRNA kits (green)

A kit containing four validated species-specific positive, negative, and FAM-labeled siRNA controls to assess Accell self-delivering siRNA technology in your difficult-to-transfect cells. Includes resuspension buffer and Accell delivery media.

Accell control siRNA kits (red)

A kit containing four species-specific validated positive, negative,and DY-547-labeled siRNA controls to assess Accell self-delivering siRNA technology in your difficult-to-transfect cells. Includes resuspension buffer and Accell delivery media.

Accell siRNA libraries
Human siRNA libraries

Find the predefined gene family, including Druggable genes or Whole Genome, that&rsquos right for your discovery efforts.

Mouse siRNA libraries

A wide selection of predefined siRNA libraries, including the most up-to-date Whole Mouse genome collection available.

Cherry-pick RNAi libraries

Fast and easy online configuration and ordering of plated siRNA & microRNA reagents targeting your genes of interest.

Custom siRNA synthesis

No pre-designed product to fit your needs? Use our online design tools and extensive synthesis options to create a custom siRNA specific for your application.

Researchers have submitted the following figures to show off their great gene silencing results in their difficult-to-transfect cells using Accell siRNA. If you have data to showcase, fill out this brief form and you will receive instructions on how to submit your data! New data will be added regularly, so check back often!

RNA interference by the Accell system in human skin mast cells

Mast cells were purified from human skin of healthy donors according to our routine protocol (e.g. PMID: 14634065, 15191551, 15666093, 15675967, 20545757, 24671954, 25725371, 26706922, 28264498, 28845295, 28859248), reaching 98-100% purity, and transfected with siRNA as specified by the Dharmacon all siRNAs were used at 1 µM. (A) Cellular uptake of siRNA, as measured by fluorescence microscopy using PE-labeled (non-targeting) siRNA (24 h after transfection). (B) and (C) relative gene expression in cells transfected with non-targeting siRNA versus siRNA targeting either GAPDH or Cyclophilin B, measured by RT-qPCR (48 h post-transfection) and normalized to control expression given as 1. Mean ± SEM of n = 6-9 individual experiments. Note that the knockdown was both highly efficient and specific, as only the targeted RNA was downregulated, while the Cyclophilin B-specific siRNA had no impact on GAPDH expression and vice versa. ** p < 0.01 *** p < 0.01 ****p < 0.0001 by Kruskal-Wallis test with multiple comparisons (GraphPad Prism 7.0 software). NS = not significant.

Submitted by Magda Babina, PhDDepartment of Dermatology and Allergy, Universitätsmedizin Berlin

Accell siRNA delivery and gene silencing in cardiomyocytes

Neonatal rat ventricular myocytes were incubated with 1 &muM Accell Green (A Cat# D-001950-01) or Red (B Cat# D-001960-01) Non-targeting siRNA for 72 hours in Accell delivery media (Cat# B-005000). Nuclei were stained with DAPI (blue). Labeled control uptake showed diffuse cytoplasmic localization in nearly all cells. The bar graph indicates the level of gene silencing achieved with Accell GAPD Control siRNA (Cat# D-001930-03) and Pool (Cat# D-001930-30) control reagents when used with neonatal rat ventricular myocyte (NRVM) media or Accell delivery media. Myocytes were prepared as described in Maass AH & Buvoli M. Cardiomyocyte preparation, culture, and gene transfer. Methods in Molecular Biology 2007366: 321-30. mRNA expression was determined by QuantiGene branched DNA assay (Panomics).


How to Design an siRNA Experiment? - Biologie

How does SVM work?
Consider a two-class classification problem shown schematically below. The mathematical problem of classifying the samples in blue and orange is to find a hyperplane that will best separate the two classes. For the data shown on the left, the best accuracy one can achieve is 75%. However, in a space that is bend (shown on the right), a hyperplane can be found to achieve perfect classification.

Mathematically the space transformation is achieved by using the kernel functions, which defines distance measures in the new space. In addition, SVM uses only data points close to class boundaries for prediction, thus may be less sensitive to noises in the data.

To use SVM, one must first train the SVM to obtain a model. Different model/kernel combinations should be tried to achieve the lowest error rate as determined by the validation. The online version does not allow you to change kernel parameters. You may obtain the stand-alone version if you would like to further improve your model

Please help to improve SVM RNAi
The SVM RNAi 2.0 is trained using 100 RNAi sequences from published papers and 750 sequences randomly picked from rodent cDNA sequences. The model has a 10-fold cross-validation accuracy of

90%. Note fewer RNAi sequences are predicted compared to the rule-based algorithms. Greater than 50% of RNAi sequences predicted by the rule-based algorithms are not predicted to be good candidates by the SVM.

The problem we have is to find a few good siRNA targets. The solution to this problem is simple in principle. All we need to do is to reject more bad siRNA target than good siRNA target, then good targets will be enriched in the remaining pool. Suppose we have 10 good targets among 40 bad targets, if we reject 80% good targets and 95% bad targets, there will be only 2 good targets and 2 bad targets left. We have increased our chance of success by 2.5 folds.

To achieve this, we have optimized our SVM machine to reject as many bad siRNA targets as possible even though we may reject many of the good targets. Enrichment in good targets is ensured because bad targets are 1.3-2.5 times more likely being rejected compared to good targets. See Figure 1 for details.

Does SVM RNAi use the rules such as AARN17YTT?

This is frequently a source of confusion. SVM RNAi is a learning program. It starts with no rules at all. By learning from training data, it comes up with a decision function for testing whether a particular sequence is a good siRNA candidate. The decision function is usually complex and may or may not be interpreted as simple rules.

On the other hand, since the majority of the good siRNAs in the training data do satisfy the Tuschl s rules (AARN17Y), a large fraction of targets predicted by SVM RNAi do satisfy Tuschl s rules. However it is not equivalent to say SVM RNAi uses Tuschl s rules. Many sequences satisfying the Tuschl s rules are ruled out by SVM RNAi. Apparently, there are additional restrictions from SVM RNAi.

What is the success rate of SVM RNAi?

Before talking about success rate, we must define success. We set a high standard for a good siRNA target: (1) the knockdown must be detected at the protein level (2) the level of knockdown must be reproducible and significant (good for publication).

On the training set SVM RNAi achieved a 10-fold cross validation rate of

90%. On independent sets, the overall accuracy is 50-70% for SVM RNAi 2 and 60%-80% for SVM RNAi 3.6.

The overall rate is the success rate in predicting both positives and negatives. SVM RNAi 3.6 is not optimized for best overall success rate. It is optimized to reduce the false-positive rate --- the rate that matters most to researchers. SVM RNAi 3.6 can reduce false-positive rate by as much as 50%.

If I choose 100 targets use SVM RNAi 3.6, how many will be good targets?

Unfortunately the success rate can't be computed directly from the SVM model. The best estimate we can give is the fail rate:

50% * (Tuschl's rule fail rate).

Have you trained and tested your model using experimental data that measured mRNA level by real-time RT-PCR?

No, we excluded all data that didn't show a knockdown at the protein level. A small decrease in mRNA level may not lead to a significant decrease in protein level since the translation machinery may compensate for the decrease in mRNA. If a siRNA also suppresses translation, then the change in the protein level will be greater. Furthermore, antisense RNA may also cause a decrease in the mRNA level as measured by real-time RT-PCR (Vickers et al, J Biol Chem. 278(9):7108-18).

What do you mean SVM RNAi 3.6 can reduce false-positive rate by as much as 50%?

If you have designed five siRNAs using the rules most people have used and only one showed specific siRNA activity, your false-positive rate is 4/5=80%. Reducing the false-positive rate by 50% means that the new false-positive rate will be 80% * 50% = 40%, i.e., only 2 (5 * 40%) siRNAs will not have specific activities if five targets are selected by SVM RNAi 3.6.

If I reject all siRNA candidates, my false-positive rate will be 0.

SMV RNAi does not randomly reject siRNA targets. It is tested to ensure that the probability of rejecting a good siRNA target is less than the probability of rejecting a bad siRNA target. As a result the remaining pool of siRNAs are enriched in good siRNA targets. See Figure 1 for detailed statistics.

Why do I need the stand-alone version?

The stand-alone SVM RNAi is version 3.6 while the online one is version 2.0. Version 3.6 is trained and tested with a larger set of published siRNA sequences compared to version 2.0 (

The stand-alone version allows users to eliminate siRNAs with multiple targets. Blast may also be used for this step. Blast is time consuming and results may not be clear especially when close family members exist. It is easy to overlook Blast results.

Why do you eliminate siRNAs with only 15-base match to more than one gene?

Although a single mismatch may abrogate silencing, recent findings suggest that shorter matches may translationally repress untargeted genes (Semizarov et. al., PNAS 100(11), 6347-6352 Doench et. al., Genes Dev. 17(8):991-1008 Jackson et. al., Nature Biotech. 21(6): 635-637). Furthermore 15-base match to untargeted genes may nevertheless decrease effective siRNA concentration. For this reason any siRNA duplex (in two directions) with a potential of binding to more than one gene will be eliminated.

What is the user experience?

User feedbacks so far are in general positive. Performances of SVM 3.6 on data provided by users are better or as good as on published data.

Does SVM RNAi work for hairpin siRNA?

There is no strong reason to suspect hairpin siRNA will have a different set of rules for target selection. The SVM model is not trained separately for hairpin siRNA.

How do I get SVM RNAi 3.6?

THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY CHANG BIOSCIENCE ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL CHANG BIOSCIENCE OR ITS SPONSORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.


Podívejte se na video: How to Make Elephant Toothpaste: Conduct Your Own Experiment (Listopad 2021).