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转录调控测序

真核无参转录组测序

真核无参转录组-用优质转录本测序探秘无参物种

真核无参转录组测序(RNA-seq)采用Illumina测序平台,对真核生物特定组织或细胞在某个特定状态下转录的所有mRNA进行测序,拼接出最长的转录本为unigene,以unigene为参考序列进行后续分析,为研究无参考基因组物种的转录水平变化提供有力的技术手段。

应用方向

  • 无参物种基因组组装

    对于无参考基因组的物种,对转录组测序数据进行拼接组装、功能注释等
  • 胁迫研究

    研究胁迫环境下的机体响应机制
  • 差异性状研究

    寻找不同处理导致差异性状或表型相关联的主要功能基因
  • 互作关系研究

    通过转录水平寻找到关键调节的基因或者代谢通路,研究宿主与寄主之间相互作用关系

诺禾优势

  • 1. 样本起始量低

    RNA 0.4 μg/建库
  • 2. 周期快、质量好,稳定性高

    诺禾真核无参转录组测序基于优质的测序平台,利用国际认可的拼接软件进行转录本拼接、注释后,全方位分析基因表达水平和结构信息,实现无参物种研究内容最大化,并实现快速、稳定的测序数据分析及交付。
    • ≤24

      样本量
    • 35天

      项目周期
    • PE150

      测序读长
    • ≥85%

      测序质量Q30
  • 3. 方案设计专业,质控严格

    诺禾真核无参转录组测序针对不同的物种和组织部位,采用合适的提取方法;根据不同的需求可提供不同的建库方式;严格要求测序数据质量:Q20>90%,Q30>85%。从材料选取,建库测序,到数据分析,每一步都经过科学、缜密的设计,以保障高质量研究成果。

    材料选取

    RNA样品
    ≥0.4μg

    文库构建(普通转录组文库/链特异性文库)

    PE150测序
    6-12Gb

    信息分析

    同时诺禾致源高性能计算平台(High Performance Computing,HPC)采用DELL计算节点和Isilon存储的高效组合,实现快速稳定的测序数据分析及交付。 随着公司业务的发展,高性能计算平台将会持续更新并扩容,以保证高效的数据处理和安全的数据存储。
  • 4.项目文章以及物种经验丰富

    诺禾致源已经成功对水蚤、樱桃、木兰、鲫鱼、夜蛾等几百个无参考基因组物种进行了转录组测序分析,助力研究者在Plant biotechnology journal、Scientific Reports 、BMC Genomics等著名期刊发表高水平文章多篇。
    • 80人

      分析团队
    • 10年

      项目经验
    • 5000+

      结题项目
    • 1对1

      项目服务

信息分析

诺禾致源真核无参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,信息分析分为表达水平分析和结构水平分析。表达水平分析包括CDS预测分析、基因表达量分析、相关性分析、 差异基因及其富集分析、GSEA分析、WGCNA分析等,结构水平包括变异位点分析、SSR分析。
有参转录组 分析内容 解决问题
标准分析 测序数据质量评估 过滤掉低质量数据,保证数据质量
转录本拼接 拼接获取后续分析的参考序列
CDS预测 预测编码蛋白产物的序列
基因表达水平分析 分析基本的表达量
样本相关性分析 分析样本间的相关性大小
差异基因分析 寻找不同比较组合间的差异基因
GO/KEGG富集分析 差异基因的GO,KEGG富集分析
蛋白互作网络分析 差异基因蛋白互作网络的分析
WGCNA基因共表达网络分析 分析模块与样本间的相关性,寻找关键模块和hub基因
SNP/Indel分析 分析变异位点
SSR分析 简单重复序列预测

送样建议

样本类型 普通转录组/真核链特转录组
新鲜植物组织干重 叶片、花 ≥ 0.3g; 根、茎、种子等其他组织 ≥ 0.5g
新鲜动物组织干重 内脏组织、脑组织 ≥ 0.08g; 脂肪、皮肤、骨头、血管等其他组织 ≥ 0.3
新鲜培养细胞 >≥5*106
新采集的全血(加入 TRIzol) >≥5mL
新采集的全血 (液氮速冻) >≥2mL
PAXgene 采血管 ≥1 管
石蜡切片 厚度在5-10μm,含组织面积大于25mm2的切片12张。
菌体/菌丝 >3*106
>0.3g
半固体细菌 ≥ 0.5mL

常见问题

  • 1.真核无参转录组测序(RNA-seq)CDS和ORF的区别?

    • 在真核无参转录组测序中,CDS是编码蛋白质的一段序列,ORF是从起始密码子到终止密码子的一段序列,不是所有的读码框都能表达出蛋白质,也就是说CDS一定是ORF,但ORF不一定是CDS, 一般ORF只是理论上的一个编码区,CDS则比较接近实际情况。在预测CDS的时候是先跟数据库比对,比对上的直接提取CDS序列,比对不上的再用软件预测。
  • 2.真核无参转录组测序(RNA-seq)为什么不对每一个转录本都进行注释?

    • 可变剪切,等位基因,同一个基因的不同拷贝,homelog,ortholog等在RNA-seq拼接过程中,因为有着相同的序列来源,被分配为同一基因,一般而言,最长的转录本通常能更好的代表该基因coding信息。故诺禾从拼接结果文件TRINITY.fasta中挑选出最长的一条作为该基因的代表,称为Gene,并以此进行后续的注释分析。但是定量分析的参考序列仍为TRINITY.fasta。该方法为目前RNA-seq分析中的主流方法,也是Trinity软件所推荐的,后面的差异、富集分析都是做的基因水平,所以注释也只需要做到基因水平的。
  • 3.真核无参转录组测序(RNA-seq)7大数据库的注释准确性如何?

    • 我们用7个数据库进行了基因功能的注释,每个数据库的注释的筛选条件非常严格(比如blast Evalue<1e-5),且注释的程序都是官方认可的软件(blast2go,KAAS等),因而每个数据库的注释 (都算比较可靠,但每种注释关注的侧重点不同(比如PFAM针对蛋白的结构域、KEGG针对基因参与的代谢通路等等)。
  • 4.真核无参转录组测序(RNA-seq)项目中Corset聚类后,选取最长的cluster序列,这一步是如何操作的?

    • 经过Trinity拼接得到Trinity.fa,Trinity.fa过Corset软件,根据转录本间Shared Reads将转录本聚合为许多cluster,再结合不同样本间的转录本表达水平及H-Cluster算法,将样本间 有表达差异的转录本从原cluster分离,建立新的cluster,最终得到cluster_all.fasta(详细参见 (Corset轻松搞定无参转录组差异基因)。在cluster_all.fasta中,选取最长的转录本 作为最终的unigene.fasta。

拓展材料

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