产品详情
文献和实验
相关推荐
提供商 :上海达为科生物科技有限公司
服务名称 :转录组测序技术服务
品牌 | 其他品牌 | 产地类别 | 国产 |
---|---|---|---|
应用领域 | 医疗卫生,生物产业,综合 |
转录组测序:是指利用第二代高通量测序技术进行cDNA测序,快速地获取某一物种特定器官或组织在某一状态下的转录本。同一细胞在不同的生长时期及生长环境下,其基因表达情况是不相同的。
转录组测序技术服务 服务介绍
转录组即某个物种或特定细胞在某一功能状态下产生的RNA的总和,是研究细胞表型和功能的一个重要手段。与基因组不同的是,转录组的定义中包含了时间和空间的限定。同一细胞在不同的生长时期及生长环境下,其基因表达情况是不相同的。转录组测序(RNA-Seq)是指利用第二代高通量测序技术进行cDNA测序,快速地获取某一物种特定器官或组织在某一状态下的转录本。相对于传统芯片而言,RNA-Seq无需预先设计探针,即可对物种的细胞类型的转录组进行检测,能够提供较的数字化信号,更高的检测通量以及更广泛的检测范围,是目前深入研究转录组复杂性的良好工具。
转录组测序技术服务 操作流程
1. 全转录组总RNA提取;
2. mRNA分离和文库构建;
3. 高通量测序;
4. 数据处理与生物信息学分析;
5. 测序报告生成
生物信息分析
(一)无参考基因组序列的转录组
1.标准信息分析
1) 对原始数据进行去除接头序列及低质量reads的处理;
2) 数据产出统计及测序数据的成分和质量评估;
3) 进行基因表达定量分析
4) 组装结果分析;
5) Unigene功能注释及COG分析;GO分类;pathway分析;NR分析;Swissprot分析
6) Unigene表达差异分析;
7) 差异基因的表达模式聚类分析
8) 差异表达基因的GO功能富集分析和Pathway富集性分析;
9) 差异表达基因的蛋白互作网络分析;
10) SNP分析
2.分析
转录调控网络分析,及网络图构建和重要TF分析;
通路交互网络分析,重要通路分析。
差异表达基因共表达分析,构建网络图
转录因子活性分析,预测重要的转录因子;
基因共上游调控元件预测
miRNA预测,预测调控靶基因的重要miRNA
主成分分析
(二)有参考基因组序列的转录组
1. 标准信息分析
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) 参考基因组比对
3) 进行基因表达定量分析
4) 可变剪切分析(真核)
5) 新转录本预测:新mRNA和新lncRNA预测
6) 差异表达基因分析(2个或者2个以上的样本)
7) 差异基因的表达模式聚类分析
8) 差异基因的GO功能富集分析和KEGG PATHWAY富集分析
9) 差异基因的蛋白互作网络分析
10) SNP分析
2. 分析
lncRNA-mRNA表达关联性分析,及网络图构建;
转录调控网络分析,及网络图构建和重要TF分析;
通路交互网络分析,重要通路分析。
差异表达基因共表达分析,构建网络图
转录因子活性分析,预测重要的转录因子;
基因共上游调控元件预测
miRNA预测,预测调控靶基因的重要miRNA
主成分分析
药物小分子预测分析(适用于人类),得到相关的药物小分子。
样品要求
1)样品类型:细胞、新鲜组织或RNA样品。
2)样品的量:细胞样品请提供至少1×107个细胞,组织样品请提供至少300mg的组织块或切片,RNA样品请提供10 μg以上的总RNA。
3)样品质量:RNA无明显降解,提取的总RNA OD260/280值在1.8~2.2之间,浓度 ≥ 500 ng/μl,28S:18S ≥ 1.5,RIN ≥ 8。
4)样品保存:细胞样品或新鲜组织块(切成~50mg的小块)可用TRIZOL或RNA保护剂处理或液氮冻存后,-80℃保存。RNA样品可溶于乙醇或RNA-free的超纯水中,-80℃保存。样品保存期间避免反复冻融。
5)样品运输:样品置于1.5 ml管中,封口膜封好,干冰运输。
上海达为科生物科技有限公司
实名认证
金牌会员
入驻年限:4年