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转录调控测序

真核无参转录组测序

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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，以unigene为参考序列进行后续分析，拼接出最长的转录本为unigene，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

九游j9登陆 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

    九游j9登陆 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，并实现快速、稳定的测序数据分析及交付，实现无参物种研究内容最大化，全方位分析基因表达水平和结构信息。

    • ≤24

      样本量

    • 35天

      项目周期

    • NovaSeq 6000

      测序平台

    • PE150

      测序读长

    • ≥85%

      测序质量Q30

  • 3. 方案设计专业，质控严格

    九游j9登陆 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、以保障高质量研究成果，到数据分析，每一步都经过科学、缜密的设计，建库测序。

    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

    同时九游j9登陆高性能计算平台（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

    九游j9登陆已经成功对水蚤、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

九游j9登陆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

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

组织类型 送样建议
新鲜动物组织 ≥200 mg
新鲜植物组织 ≥300 mg

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、但ORF不一定是CDS， 一般ORF只是理论上的一个编码区，也就是说CDS一定是ORF，CDS则比较接近实际情况，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，CDS是编码蛋白质的一段序列。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、同一个基因的不同拷贝，因为有着相同的序列来源，一般而言，等位基因，homelog，ortholog等在RNA-seq拼接过程中，被分配为同一基因，最长的转录本通常能更好的代表该基因coding信息。故九游j9登陆 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。并以此进行后续的注释分析，称为Gene。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)，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)，且注释的程序都是官方认可的软件(blast2go,KAAS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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