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转录调控测序

全长转录组(三代)

全长转录组-三代测序助力转录组数据解读

全长转录组是基于Pacbio平台或Nanopore平台进行测序获得物种转录组信息的方法,其可以获得mRNA全长序列,克服转录本拼接短、信息不完整的难题,实现可变剪切及融合基因等结构变异的研究。

应用方向

  • 农学

    完善基因组/转录组信息:复杂基因结构,转录本结构和功能分析。
    差异/动态转录组:胁迫处理或不同时序转录组变化,动植物驯化机制。
    比较转录组:近缘物种间亲缘关系,mRNA序列差异。
  • 医学

    融合现象解析:融合基因的癌症致病机理。
    复杂基因转录本研究:疾病或癌症相关基因的复杂剪切形式。
    定量转录组:基因/转录本水平定量,挖掘条件特异性基因/转录本。

诺禾优势

  • 平台优,质量好,性价比高

    基于强大的Pacbio平台或Nanopore平台,获取mRNA全长序列,文库构建时无需将转录本打断,信息分析无需组装,准确重构转录组全貌。
    • 55天

      项目周期
    • 测序平台

      PacBio or Nanopore
    • All

      信息分析

信息分析

诺禾致源全长转录组测序项目信息分析,经过严格数据质控保证数据分析可靠性,准确获取转录本信息。
有参全长转录组分析条目 无参全长转录组分析条目
数据质控,转录本鉴定、聚类与校正 数据质控,转录本鉴定、聚类与校正
与参考基因组比对 SSR分析
可变剪切分析 蛋白编码框(CDS)预测
新基因、新转录本预测 转录本的GO/KOG/KEGG分类
七大数据库功能注释 七大数据库功能注释
融合基因分析 LncRNA编码潜能预测
lncRNA 编码潜能预测 样本间转录本比较
可变腺苷酸化分析 动植物转录因子分析
样本间转录本比较 基因表达水平分析(相关性,差异表达分析)
动植物转录因子分析 差异表达基因GO和KEGG 富集分析
基因表达水平分析(相关性,差异表达分析)
差异表达基因GO和KEGG 富集分析

送样建议

样本类型 送样建议-PacBio 送样建议-Nanopore
新鲜动物组织干重 ≥ 0.8g ≥0.3g
新鲜植物组织干重 ≥ 1g ≥0.5g
新鲜培养细胞数量 ≥ 5×10 7 ≥ 5×10 6
全血(加入Trizol) ≥ 10mL ≥ 5mL
菌体 ≥ 5×10 7个/≥ 0.8g ≥ 5×10 6个/≥ 0.3g

常见问题

  • 1.全长转录组是否需要打断,拼接?

    • 全长转录组是基于PacBio或Nanopore三代测序平台,无需打断拼接,直接获得包含5’,3’UTR,poly A tail的完整转录本,从而准确分析有参考基因组物种 可变剪切及融合基因等结构信息,克服无参考基因组物种转录本拼接较短、信息不完整的难题。
  • 2.全长转录组检测准确率如何?

    • 三代测序碱基错误率是没有偏好性的,对于Pacbio平台,研究全长转录组采用的是CCS(circular consensus sequencing read,环形一致性序列)测序模式,产 生的reads使用CCS算法进行自我纠错,此外分析流程中加入二代数据辅助校正,有效提高碱基准确性;对于Nanopore平台,利用有参考基因组物种的基因组信息进 行序列校正,也可以有效提高碱基校正效果。
  • 3.PB全长转录组为什么推荐“三+二”?

    • 目前已报道Pacbio全长转录组文章大都采用“三+二”的模式,三代建库测序以检测更准确的结构变异为主,对于有参考基因组物种可以准确检测可变剪切,融合基因, 新基因的预测,对于无参考基因组物种提供准确的参考序列,有助于后期差异分析;二代测序转录组研究可以实现较三代更准确的定量。此外“三+二”模式可以利用 二代的数据对三代数据进行校正。
  • 4.全长转录组是否获得全部LncRNA

    • 建库过程是通过识别RNA上的Poly-A结构,将总RNA中的具有Poly-A的mRNA与部分具有Poly-A的LncRNA富集出来参与建库的,没有Poly-A结构的LncRNA是无法富集出来 并建库测序,因此只能获得一部分LncRNA结果。

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