RNA-seq

在过去的十年中,RNA-seq技术迅速发展,并成为了在转录组水平上分析基因差异表达/mRNA可变剪切的不可缺少的工具,随着下一代测序技术的发展,RNA-seq技术应用范围变得更加广泛。RNA-seq是研究整体组织或细胞的转录水平,系统研究基因转录图谱并揭示复杂生物学通路和性状调控网络分子机制的十分常见的技术。

背景说明

在过去的十年中,RNA-seq技术迅速发展,并成为了在转录组水平上分析基因差异表达/mRNA可变剪切的不可缺少的工具,随着下一代测序技术的发展,RNA-seq技术应用范围变得更加广泛。RNA-seq是研究整体组织或细胞的转录水平,系统研究基因转录图谱并揭示复杂生物学通路和性状调控网络分子机制的十分常见的技术。

原理简介

图 RNA-seq实验原理(Mortazavi et al., 2008)。

服务流程

沟通分析需求——确定费用——客户下单——结果确认——提供分析结果——项目结题

服务内容及说明

适用场景

1、物种进化研究;

2、物种全面转录组图谱;

3、不同发育阶段的基因表达模式;

4、各器官的基因表达模式;

5、动植物的抗性、适应性的机制研究;

6、微生物致病机制研究;

7、分子标记物。

实验周期

致电详询

样品收样标准

客户下单及项目信息填写

在我司官网http://www.biorun.com/进行注册或登录,请客户按照页面提示填写项目名称、选择项目类型、填写个人信息及联系方式,提交项目所需要的具体信息,包括:

1、组织、细胞、DNA等样品来源、状态及其他相关信息;

2、尽可能丰富的相关资料、文献。

实验信息

实验过程中客户可以随时登入管理系统查看项目实时进展情况。实验结题时系统会通过短信自动通知客户,并发送实验报告查看网址。实验结题后,实验报告,检测结果可在线查看或打印,并永久保留。

实验交付标准

1、所有实验的原始数据(包括实验过程、实验试剂与设备等);

2、RNA-seq数据分析结题报告(生物信息学分析);

3、生物信息学分析内容包括:原始数据质控检查、比对结果质控检查、差异基因表达分析、差异基因GO功能分析、差异基因KEGG通路分析。

案例展示

参考文献

[1] Mortazavi A, Williams B A, McCue K, et al. Mapping and quantifying mammalian transcriptomes by RNA-Seq[J]. Nature methods, 2008, 5(7): 621-628.

03-16
### RNA-Seq 的生物信息学数据分析工具与流程 RNA-Seq 是一种高通量测序技术,用于研究转录组的组成及其表达水平。以下是关于 RNA-Seq 数据分析的关键点: #### 一、RNA-Seq 数据分析概述 RNA-Seq 技术通过测序 mRNA 或其他类型的 RNA 来揭示基因表达模式和结构变异。由于 RNA 是连接基因组和蛋白质组的重要桥梁,其鉴定和定量成为解决许多生物学问题的核心[^2]。 #### 二、非剪接比对的特点 对于部分物种或实验设计而言,可以采用非剪接比对方法来简化分析过程。这种策略适用于那些缺乏复杂内含子剪接机制的对象,比如原核生物或者具有简单线性转录本的真核生物样本。在这种情况下,读段仅被映射至连续的外显子区域而忽略任何潜在的拼接位点[^1]。 #### 三、典型的数据分析工作流 完整的 RNA-Seq 数据分析通常遵循以下通用框架: 1. **质量控制 (QC)** 使用 FastQC 等软件评估原始 reads 质量并去除低质量碱基。 2. **比对到参考基因组** 应用 STAR, HISAT2 这样的算法实现序列比对操作;如果目标明确,则可以选择非剪切方式提高效率。 3. **计数矩阵生成** 利用 HTSeq-count 或 featureCounts 将成功匹配上的 read 数目统计出来形成表格形式作为下游计算的基础输入文件之一。 4. **差异表达分析** 常见工具有 DESeq2 和 edgeR ,它们不仅能够完成标准化处理还能检测显著变化的基因列表[^3]。 5. **功能注释与富集分析** 对于发现的不同表达特征进一步探索其背后可能蕴含的意义可通过 KEGG Pathway 映射,Gene Ontology(GO)分类以及 Gene Set Enrichment Analysis(GSEA)[^3]等方式来进行深入解析。 #### 四、常用工具列举 - 比对器:STAR, HISAT2, Bowtie2. - 计算模块:HTSeq-count, featureCounts. - 统计建模平台:DESeq2, EdgeR. - 富集检验插件包:clusterProfiler. 以上构成了一个较为全面且系统的 RNA-Seq 分析方案介绍。 ```r library(DESeq2) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = counts, colData = metadata, design= ~ condition) dds <- DESeq(dds) res <- results(dds) ```
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