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转录调控测序

全长转录组（三代）

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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。

九游j9登陆 优势

  • 平台优，质量好，性价比高

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

    • 55天

      项目周期

    • 测序平台

      PacBio or Nanopore

    • All

      信息分析

信息分析

九游j9登陆全长转录组测序项目信息分析，准确获取转录本信息，经过严格数据质控保证数据分析可靠性。
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

动植物多组学

疾病多组学

癌症多组学

微生物多组学

转录调控和蛋白多组学

表观遗传

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个 ≥ 5×10 6个
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。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，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，直接获得包含5’，无需打断拼接，3’UTR，poly A tail的完整转录本。

  • 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，也可以有效提高碱基校正效果，研究全长转录组采用的是CCS（circular consensus sequencing read，产 生的reads使用CCS算法进行自我纠错，环形一致性序列）测序模式，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。

  • 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、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，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。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、没有Poly-A结构的LncRNA是无法富集出来 并建库测序，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，因此只能获得一部分LncRNA结果。

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