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RNA水平
表达谱测序

表达谱测序,在转录组测序的基础上发展出的一种基因表达量测定方法。对样品中的转录组RNA进行高通量测序,将得到的测序片段(reads)比对到参考序 列上,计算参考序列的每个基因上reads的覆盖深度,并进行归一化,所得的结果可以用以表示基因的表达量。表达谱测序的方法相比数字基因表达谱 (DGE),由于测序片段较长(PE100下为100bp),相对于较短的DGE Tags(17bp)在参考序列上存在多重配对的可能性较低;并且,由于表达谱测序与转录组测序得到的结果间不存在本质区别(只存在测序量的差别),可以 交叉使用。例如,可以利用对同物种多个样本的表达谱测序结果混合后进行组装,得到该物种转录组数据;转录组数据也可以用来计算所得基因的表达量,这都是 DGE所无法做到的。



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表达谱测序

        表达谱测序,在转录组测序的基础上发展出的一种基因表达量测定方法。对样品中的转录组RNA进行高通量测序,将得到的测序片段(reads)比对到参考序 列上,计算参考序列的每个基因上reads的覆盖深度,并进行归一化,所得的结果可以用以表示基因的表达量。表达谱测序的方法相比数字基因表达谱 (DGE),由于测序片段较长(PE100下为100bp),相对于较短的DGE Tags(17bp)在参考序列上存在多重配对的可能性较低;并且,由于表达谱测序与转录组测序得到的结果间不存在本质区别(只存在测序量的差别),可以 交叉使用。例如,可以利用对同物种多个样本的表达谱测序结果混合后进行组装,得到该物种转录组数据;转录组数据也可以用来计算所得基因的表达量,这都是 DGE所无法做到的。


 应用领域

基因表达量测定

多样本转录组组装

基因表达网络构建

疾病分类研究

 

技术路线

 表达谱.jpg


信息分析


标准流程

1) 对原始数据进行去除接头、污染序列及低质量reads的处理

2) 测序评估(数据比对统计,测序饱和度分析,测序随机性的统计分析,Reads在参考基因上的分布分析)

3) 基因表达注释

4) 差异表达基因分析

5) 差异基因表达模式聚类分析(需要客户确定对符合哪些条件的差异表达基因做聚类分析,例如,“在不同梯度的低温处理组之间皆有差异表达的基因”)

6) GO功能显著性富集分析

7) Pathway显著性富集分析


高级分析

1) 基因差异表达的聚类和热图分析(需两个或两个以上样品)

2) 基因差异表达的的趋势分析及显著趋势的基因模块的GO,KEGG富集分析(需多个样品)

3) 基因表达的主成分分析(寻找主效基因的统计方法)

4) 定制个性化分析和图表(按老师的要求定制,需要提供方案或者参考文献)


样品要求

植物、真菌、昆虫及其他动物样品:总RNA不低于10μg,浓度不低于200ng/μL,其中植物、真菌样品要求RIN值不低于6.5, 28S/18S≥1;除人、鼠和昆虫以外的动物样品则要求RIN值不低于7.0,28S/18S≥1。

人、鼠样品:总RNA不低于4μg,浓度不低于80ng/μL,RIN值不低于7.0,28S/18S≥1。