CAGE-seqの利点

  • 各遺伝子を転写開始点ごとに定量:世界で唯一、ゲノムワイドにプロモーター活性を定量解析できる技術
  • 定量性に優れる:PCRの工程が無く、5’末端に特化してシークエンスするため、RNA-seqのように長さのバイアスも無く、定量性に優れる
  • 高感度:200万のRNA分子から1つのRNAを99.99%の確度で検出可能
  • 新規RNA分子(mRNA、lncRNAやエンハンサーRNAなどのncRNA)・プロモーターを発見できる可能性もある
  • 転写因子結合モチーフ探索:発現変動が確認された転写開始点周辺情報を基に、モチーフ配列を探索することで、関与していた可能性のある転写因子を予測することができます
  • 大規模、かつ、高速の解析が低コストで実現可能
  • 理研とダナフォームが共同開発した技術

RNA-seqやその他の発現解析技術との比較

遺伝子発現解析の手法は多くあり、それぞれに利点があります。 CAGE-seqが他の遺伝子発現解析手法とは異なる最大のポイントは、CAGE-seqがゲノムワイドに転写開始点を正確に同定できる点にあります。
CAGE-seqでは、プロモーター領域の詳細な解析ができるため、特定遺伝子の発現制御に関与したプロモーターごとに分けて解析することが可能となり、転写のシグナル伝達のカスケードを明らかにするなど、新しい視点に立ったゲノムアノテーションが可能になります。
ダナフォームではCAGE受託解析をお引き受けしています。

主な遺伝子発現解析法の比較
CAGE-seq RNA-seq SAGE マイクロアレイ
未知遺伝子を含むトランスクリプトーム解析 x
定量性/ダイナミックレンジ ※1
プロモーター部位の同定 x x
Transcription Factor Binding Motifの予測 x ※2 x ※2
Bidirectional enhancer RNAの同定 x x x
Alternative Exon1の同定 x x
選択的スプライシングや融合転写物など遺伝子の構造の同定 x ※3 x x
全工程にかかる解析所要期間 ※3
サンプル調整難易度 × ※4
データ解析ツール
  • ※1 PCR工程も無く、長さのバイアスも無い
  • ※2 5'末端はデータベース情報に依存
  • ※3 Sequence depthによる
  • ※4 8日間の工程

CAGE-seqとは?

CAGE-seqは、理化学研究所にて開発されたRNAseqやマイクロアレイに代わる新しい発現解析方法で、完全長のcDNAのみを回収し、mRNAやlncRNAの発現量および転写開始点(Transcription starting site)を網羅的に解析する方法です。その特徴は、RNAの5’末端に付加されるキャップ構造を特異的にビオチン化して回収するところにあります(Cap-trap法)。PCRによる増幅工程をライブラリー作製過程から完全に排除することにより、CAGE-seqは、他の方法よりも定量性に優れ、広いダイナミックレンジを有しています。さらに、転写因子結合モチーフやalternative promoterの探索、高度な遺伝子制御ネットワークの推定など、CAGE-seqの結果からは多くの情報を得ることができます。

サンプルデータダウンロード

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CAGE-seqの原理

トレハロース法により、ランダムプライマーを用いて第1鎖cDNA合成を行い、次いで、RNA polⅡ産物の5'キャップ構造を化学的にビオチン化します。ビオチン化されたRNA-cDNA二本鎖をストレプトアビジンビーズで回収することで、混在している断片化されていたRNAやrRNA由来のRNA-cDNA二本鎖は除去されます。この後、RNaseH処理によりRNAを分解し、得られた一本鎖cDNAに5’リンカーおよび3’リンカーを特異的に付加します。最後に第2鎖を合成すれば、イルミナ社のNGSに適応したライブラリーが完成します。

CAGE-seqの実績

以下をはじめとする組織で幅広く利用されています。

  • 理研「国際FANTOMコンソーシアム」:185,000個のTSSを同定!
    http://fantom.gsc.riken.jp/
  • NIH ヒトゲノム解析プロジェクト「ENCODE」の機能解析に大きく貢献!
    http://www.genome.gov/ENCODE/
  • 文部科学省「ゲノムネットワークプロジェクト」の機能解析に大きく貢献!

CAGE-seq使用者の声(英語)

(英語ページが別ウィンドウで開きます)

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出荷および手続き費用

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CAGEライブラリー/解析結果HDDは、平日に到着するように発送致しますが、不測の事態が起きた場合には、休日に到着する可能性があることをご了承下さい。大量にご注文の際は発送方法が変更になる場合がございます。

論文

手法に関する論文

  1. NET-CAGE characterizes the dynamics and topology of human transcribed cis-regulatory elements. Hirabayashi S et al,Nat Genet.2019; 51(9), 1369-1379.
  2. CAGEr: precise TSS data retrieval and high-resolution promoterome mining for integrative analyses. Haberle V et al,Nucleic Acids Res.2015; 43(8), e51.
  3. RECLU: a pipeline to discover reproducible transcriptional start sites and their alternative regulation using capped analysis of gene expression (CAGE). Ohmiya H et al,BMC Genomics.2014; 15, 269.
  4. Detecting expressed genes using CAGE. Murata M et al,Methods Mol Biol.2014; 1164, 67-85.

ヒト・マウス以外でCAGEを用いた論文(抜粋)

哺乳類

哺乳類以外の脊椎動物

無脊椎動物

植物

菌類

ウイルス



CAGEを使用した論文一覧
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    2022

    1. Cap analysis of gene expression reveals alternative promoter usage in a rat model of hypertension. Dahale S et al, Life Sci Alliance. 2022-04 Apr; 5(4):e202101234.
    2. Insights regarding sirtuin-dependent gene regulation during white koji production. Futagami T et al, Commun Integr Biol. 2022-12-31 Dec; (1)15:92-95.
    3. Suppression of human trophoblast syncytialization by human cytomegalovirus infection. Mimura N et al, Placenta. 2022; 117, 200-208.
    4.     and more

    2021

    1. Genome wide analysis of bovine enhancers and promoters across developmental stages in liver. Forutan M et al, Proc Assoc Advmt Anim Breed Genet. 2021; 24, 126-130.
    2. Integration of Single-Cell RNA- and CAGE-seq Reveals Tooth-Enriched Genes. Chiba Y et al, J Dent Res. 2021; 220345211049785.
    3. CAGE-Seq Reveals that HIV-1 Latent Infection Does Not Trigger Unique Cellular Responses in a Jurkat T Cell Model. Matsui H et al, J Virol. 2021; 95(8), e02394-20.
    4.     and more

    2020

    1. TBPL2/TFIIA complex establishes the maternal transcriptome through oocyte-specific promoter usage. Yu C et al, Nat Commun. 2020; 11(1), 6439.
    2. Use of Cap Analysis Gene Expression to detect human papillomavirus promoter activity patterns at different disease stages. Taguch A et al, scientific reports. 2020; 10(1), 17991.
    3. Hybrid Gene Origination Creates Human-Virus Chimeric Proteins during Infection. Ho J et al, Cell. 2020; 181(7), 1502-1517. E23.
    4.     and more

    2019

    1. NET-CAGE characterizes the dynamics and topology of human transcribed cis-regulatory elements. Hirabayashi S et al, Nat Genet. 2019; 51(9), 1369-1379.
    2. Identification of novel cerebellar developmental transcriptional regulators with motif activity analysis. Ha T J et al, BMC Genomics. 2019; 20(1), 718.
    3. CXCL4/PF4 is a predictive biomarker of cardiac differentiation potential of human induced pluripotent stem cells. Ohashi F et al, Sci Rep. 2019; 9(1), 4638.
    4.     and more

    2018

    1. Promoter Usage and Dynamics in Vascular Smooth Muscle Cells Exposed to Fibroblast Growth Factor-2 or Interleukin-1β. Alhendi AMN et al, Sci Rep. 2018; 8(1), 13164.
    2. Genome-Wide TSS Identification in Maize. Mejia-Guerra MK et al, Methods Mol Biol. 2018; 1830, 239-256.
    3. Alternative start and termination sites of transcription drive most transcript isoform differences across human tissues. Reyes A et al, Nucleic Acids Res. 2018; 46(2), 582-592.
    4.     and more

    2017

    1. An atlas of human long non-coding RNAs with accurate 5' ends. Hon CC et al, Nature. 2017; 543(7644), 199-204.
    2. Transcription start site profiling of 15 anatomical regions of the Macaca mulatta central nervous system. Francescatto M et al, Sci Data. 2017; 4, 170163.
    3. Promoter-level transcriptome in primary lesions of endometrial cancer identified biomarkers associated with lymph node metastasis. Yoshida E et al, Sci Rep. 2017; 7(1), 14160.
    4.     and more

    2016

    1. Cap Analysis of Gene Expression (CAGE) Sequencing Reveals Alterations of the Transcriptional Signatures of FLT3-ITD with Secondary D835 TKD Mutations in Acute Myeloid Leukemia. Tabe Y et al, Blood. 2016; 128(22), 1530.
    2. Enhanced Identification of Transcriptional Enhancers Provides Mechanistic Insights into Diseases. Murakawa Y et al, Trends Genet. 2016; 32(2), 76-88.
    3. Transcriptome Analysis of Recurrently Deregulated Genes across Multiple Cancers Identifies New Pan-Cancer Biomarkers. Kaczkowski B et al, Cancer Res. 2016; 76(2), 216-226.
    4.     and more

    2015

    1. Transcribed enhancers lead waves of coordinated transcription in transitioning mammalian cells. Arner E et al, Science. 2015; 347(6225), 1010-1014.
    2. CAGE profiling of ncRNAs in hepatocellular carcinoma reveals widespread activation of retroviral LTR promoters in virus-induced tumors. Hashimoto K et al, Genome Res. 2015; 25(12), 1812-1824.
    3. Coexpression networks identify brain region-specific enhancer RNAs in the human brain. Yao P et al, Nat Neurosci. 2015; 18(8), 1168-1174.
    4.     and more

    2014

    1. An atlas of active enhancers across human cell types and tissues. Andersson R et al, Nature. 2014; 507(7493), 455-461.
    2. A promoter level mammalian expression atlas. FANTOM Consortium et al, Nature. 2014; 507(7493), 462-470.
    3. Two independent transcription initiation codes overlap on vertebrate core promoters. Haberle V et al, Nature. 2014; 507(7492), 381-385.
    4.     and more

    2013

    2012

    2011

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