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RNA-Seq全面解决方案

参考报价: 2500 - 4000 RMB(人民币) 型号: Hiseq2000;Gall
品牌: 阿趣生物 产地: 上海
关注度: 530 信息完整度:
样本: 典型用户: 暂无
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转录组指某一生理条件下,细胞内所有转录产物的集合。转录组是连接基因组遗传信息与生物功能的蛋白质组的必然纽带,转录水平的调控是目前研究最多的,也是生物体最重要的调控方式。RNA-Seq能够在单核苷酸水平对任意物种的整体转录活动进行检测,在分析转录本的结构和表达水平的同时,还能发现未知转录本和稀有转录本,精确地识别可变剪切位点以及cSNP(编码序列单核苷酸多态性),是获取转录组情况的有效高通量试验方法,它不仅可以获取de novo的转录本,同时可以检测转录本的绝对表达量和差异表达分析(针对不同处理组或时间序列的试验设计)。


一、技术路线和方法:
001.jpg


二、生物信息学分析
2.1 基本数据分析
Part01 :基因组定位及统计
过滤低质量序列,一般将质量低于20的替换为N。然后使用MAQ、bowtie等Mapping软件将序列定位到基因组上,统计Reads在基因组上的定位信息。
Part02 :转录本表达量计算
RNA-Seq可以得到远多于基因芯片的RNA数据以及拥有发现新转录本能力。大量的Reads可以定位到同一个ORF,而且Reads的覆盖度和RNA在细胞中的丰度具有相关性。统计单个ORF的Reads覆盖度可以得到此ORF的相对表达量。
Part03 :基因表达量差异分析
Part04 :(差异)基因GO分类
Part05 :(差异)基因Pathway分类
2.2 高级数据分析
Part06 :可变剪切预测
我们使用TopHat(Cole Trapnell et al. 2009)软件进行可变剪切的预测分析。
Part07 :新转录本预测
Part08 :反义转录本预测
Part09 :SNP、Indel和Mutation变异体注释


为了获取较为准确的SNP、Indel和Mutation数据,通过变异过滤系统进行过滤, 主要的过滤策略为:

  • 去除在某一位点上reads覆盖度过低(<20×)或者过高(>5000×)的SNP。

  • 每一个非参考等位位点上的独立的reads必需大于3(同一个克隆的reads的起始位点相同)。

  • 每一个非参考等位位点至少有20%的覆盖度。

  • 统计SNP、Indel和Mutation在基因组上分布。

  • 根据分布计算得到的新SNP、Indel和Mutation的可信度。

Part10:基因调控网络构建
Part11:蛋白互作网络构建

三、测序平台

Illumina平台测序平台模式数据量一个lane样品数货号
RNA-seqHiseq20001×503-4M reads12BT2000111
RNA-seqHiseq20002×100bp2-2.5G4BT2000112
RNA-seqGAII1×608Mreads4BT2000113
RNA-seqGAII1×6012Mreads3BT2000114
RNA-seqGAII1×6020Mreads2BT2000115


四、完成时间
3 个月,(其中生物信息1个月)


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