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转录组测序概述及实验分析流程（分享）
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这个帖子发布于2年零66天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
转录组测序概述及实验分析流程一、 转录组测序概述
转录组是特定物种、组织或细胞类型转录的所有RNA（转录本）的集合，包括mRNA和非编码RNA(Non-coding RNA， 非编码RNA又包括：tRNA，rRNA，snoRNA，microRNA，piRNA，lncRNA等。通过比较转录组或基因表达谱的研究以揭示生物学现象或疾病发生的分子机制是高通量组学研究的一个常用策略。利用高通量测序技术研究转录组在全面快速得到基因表达谱变化的同时，还可以通过测定的序列信息精确地分析转录本的cSNP（编码序列单核苷酸多态性）、可变剪接等序列及结构变异，另外对于检测低丰度转录本和发现新转录本具有其独特的优势。二、 研究转录组方法有哪些
目前研究转录组的方法主要三种：1.
基于杂交技术的cDNA芯片和寡聚核苷酸芯片2.
基于sanger测序法的SAGE (serial analysis of gene expression)、LongSAGE和MPSS(massively parallelsignature sequencing)3.
基于第二代测序技术的转录组测序，又称为RNA-Seq。三、转录组测序有什么样的样品要求？（1）样品纯度要求： OD值应在1.8至2.2之间；电泳检测28S:18S至少大于1.8。（2）样品浓度： totalRNA浓度不低于400ng/μg。（3）total RNA样品请置于-20℃保存；请提供totalRNA样品具体浓度、体积、制备时间、溶剂名称及物种来源。请同时附上QC数据，包括电泳胶图、分光光度或Nanodrop仪器检测数据。（4）样品请置于1.5 ml管中，管上注明样品名称、浓度以及制备时间，管口使用Parafilm封口。建议使用干冰运输，并且尽量选用较快的邮递方式，以降低运输过程中样品降解的可能性。四、转录组测序需要多大的测序量才能得到有意义的结果？转录组测序前，需要对物种转录组的大小进行评估，评估方法如下：（1）对于有reference genome的物种，可以分析基因组信息，统计编码基因的个数，及其碱基数，从而估计物种转录组的大小，另外可以查询相关或相近物种转录组研究的文献，作为参考。（2）对于无reference genome的物种则只能参考相近物种的转录组大小。由于转录组需要进行表达量的分析，因此在转录组测序中不推荐覆盖度，在进行不同基因和不同实验间的基因表达差异分析时，人们提出了RPKM和FPKM的概念。RPKM（Reads Per Kilo bases per Million reads）是每百万reads中来自于某基因每千碱基长度的reads数。FPKM(fragments per kilobase of exon per million fragments mapped). FPKM与RPKM计算方法基本一致。不同点就是FPKM计算的是fragments，而RPKM计算的是reads。Fragment比read的含义更广，因此FPKM包含的意义也更广，可以是pair-end的一个fragment，也可以是一个read。因此，在确定转录组的测序量时，最好以产生的读长数目做依据，参照转录组大小，估计需要的读长数目，来确定转录组需要的测序量。五、转录组测序实验技术路线 六、转录组测序数据分析技术路线文章参考资料来自（）
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谢谢分享，正在学！为感
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十分感谢大神不吝奉献！！！
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高通量测序服务
无参/有参表达谱测序
表达谱测序，在转录组测序的基础上发展出的一种基因表达量测定方法，即首先采用 Illumina Hiseq 平台对特定组织或细胞在某个特定状态下转录的所有 RNA 进行高通量测序，随后将得到的测序片段（reads）比对到参考序列上，计算参考序列的每个基因上 reads 的覆盖深度，并进行归一化，所得的结果可以用以表示基因的表达量。
无参表达谱测序利用国际认可的拼接软件进行转录本拼接，拼出的最长的转录本为 Unigene 作为后续分析的参考，将其注释后，全方位分析基因表达水平和结构信息，实现无参物种研究内容最大化。
有参表达谱测序则直接与参考基因组比对，既可全面快速分析 mRNA 序列和丰度信息、又可对基因结构和产生的新转录本进行分析。
由于表达谱测序与转录组测序得到的结果间不存在本质区别，可以交叉使用。例如，可以利用对同物种多个样本的表达谱测序结果混合后进行组装，得到该物种转录组数据；转录组数据也可以用来计算所得基因的表达量。表达谱测序结合了转录组测序建库的实验方法与数字基因表达谱（Digital Gene Expression Tag Profiling, DGE）的信息分析手段，可广泛应用于生理调控、农业性状、生物标记、环境改造、疾病机制和药物筛选等领域。
无参表达谱标准流程分析
数据质控：对原始数据进行去除接头、污染序列及低质量reads的处理;
De novo 组装：组装质量统计，覆盖统计，总体表达量统计;
Unigene 基本注释：COG/KOG、SwissProt、KEGG、Nr、GO 五大数据库注释;
Unigene 高级注释：CDS预测、SSR注释统计、Pfam与SMART蛋白结构域分析、TF（转录因子）分析、Rgene分析（针对植物）、蛋白性质相关分析（蛋白理化性质、PTM位点、亚细胞定位等分析）;
比对评估：比对核糖体统计、比对 Unigene 计算统计、测序饱和度分析、测序随机性分析;
表达量计算：Unigene 覆盖度统计、Unigene 表达量计算、表达量丰度分析;
差异分析：重复性检验、PCA（主成分分析）、差异表达模式分析、样品聚类分析、样品间差异统计;
差异表达功能分析：Pathway 功能富集分析、GO 功能富集分析;
有参表达谱标准流程分析
数据质控：对原始数据进行去除接头、污染序列及低质量reads的处理;
比对统计：比对核糖体统计、比对参考基因组统计、测序饱和度分析、测序随机性分析;
基因统计：基因覆盖度统计、基因表达量计算、表达量丰度分析;
新转录本分析：新转录本预测，新转录本注释;
差异分析：重复性检验、PCA（主成分分析）、差异表达模式分析、样品聚类分析、样品间差异统计;
差异表达功能分析：Pathway 功能富集分析、GO 功能富集分析;
基因结构分析：基因结构优化，可变剪接分析;
病原-宿主互作分析;
多样本比较分析;
表达趋势分析;
新鲜动物组织
新鲜植物组织
新鲜培养细胞数
≥2×106 个
≥200mg或106个
浓度（ng/μl）
总量（μg）
动植物/酵母/真菌
无DNA及杂质污染，无降解或轻微降解，满足2次或2次以上建库用量
无DNA及杂质污染，无降解或轻微降解，满足2次或2次以上建库用量
项目运转周期
表达谱项目运转周期约为45个工作日。
广州赛哲生物科技股份有限公司 （股票代码：836895）
研发总部：广州市国际生物岛螺旋四路一号研发A区第三层304、305单元；研发B区第三层303、304、305、307单元。
　　 生产总部：广州市国际生物岛螺旋四路9号标准产业单元二期4栋C301
　　 技术总部：广州市国际生物岛螺旋四路6号标准产业单元三期1栋801
电话：020-
邮箱：tech_.cn
版权所有 (C) 广州赛哲生物科技股份有限公司
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声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
　　文章开始前，先容小编说一句话：这是篇让转录组测序方面的“业外人士”瞬间变成半个“业内人士”的干货中的干货，别人在讨论转录组测序的问题时再也不担心搭不上话了~
　　下面列出了你可能想要知道的或需要知道的转录组测序方面的一些问题，接下来大家就可以享受由“业外人士”向“业内人士”的华丽转变啦~
　　1......什么是转录组测序？
　　2..... 为什么进行转录组研究而不是基因组研究？
　　3..... 相比与其他公司，欧易生物转录组测序服务的优势是什么？
　　4..... 转录组测序可以同时检测mRNA、miRNA及其他非编码RNA？
　　5..... 测序深度和覆盖度是什么意思？
　　6..... Q20、Q30所代表的碱基质量含义？
　　7..... Paired-end与Single-end表示什么意思？
　　8..... 原核生物与真核生物在进行转录组测序文库构建时有什么区别？
　　9..... 利用HiSeq进行测序时，一个Lane能输出多少数据？
　　10... 一般动植物进行转录组测序，要测多少数据量，如何估测？
　　11... 转录组测序一定要设置生物学重复吗，如果样品间差异不大还需要设置吗？
　　12... 转录组测序对样品有什么要求吗？样品用量是多少？
　　13... 样品该如何收集与处理？
　　14...转录组测序的实验流程？
　　15... 关于转录组De novo分析：你们采用什么软件进行拼接，使用的参数是什么？
　　16... 转录组测序什么时候采用De novo分析测序，什么时候采用Reference分析策略？
　　17... 欧易生物提供的转录组测序报告内容有哪些？
　　18... 转录组测序都能做哪些分析，有哪些个性化的分析内容？
　　19... 测序原始数据提供的是Raw data还是Clean data？
　　20... Raw data 如何读取？为什么不提供原始图像数据和中间过程文件？
　　21... 转录组测序与表达谱芯片和qPCR array的区别是什么？
　　22... qPCR定量结果与转录组测序结果不符原因？
　　1.什么是转录组测序？
　　转录组测序的研究对象为特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有mRNA的总和。转录组研究是基因功能及结构研究的基础和出发点，通过新一代高通量测序，能够全面快速地获得某一物种特定组织或器官在某一状态下的几乎所有转录本序列信息，已广泛应用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。
　　2.为什么进行转录组研究而不是基因组研究？
　　转录组即特定材料在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和，包括mRNA和非编码RNA。转录组研究是基因功能及结构研究的基础和出发点。应用新一代高通量测序，能够全面快速地获得某一物种特定器官或组织在某一状态下的几乎所有转录本。更为重要的是，转录组研究所需要的费用，与基因组研究相比，前者只有后者的几十分之一，因此，进行全转录组方面的研究比起全基因组方面的研究具有更强的可实施性。尤其针对课题经费不足，又以没有Referencesequence物种为研究对象的科研工作者，更是如此。
　　3.相比与其他公司，欧易生物转录组测序服务的优势是什么？
　　专业的技术操作人员：具有十二年建库技术沉淀，具有丰富样本处理和测序实验操作经验；
　　强硬的硬件支撑：CLIA认证实验室，5S实验规范管理，多套计算集群，保证数据产出质量和分析速度；
　　全面的分析内容：具有专业、成熟的生物信息分析团队，熟悉各种分析算法和软件，保证标准、个性化和售后调整分析的全面支撑，并在分析过程中与客户充分互动；
　　更高的服务标准: 采取严格的质量标准、多重实验质控和完备的实验记录，确保更高的成功率、更低的样品损失及实验失败风险，并且客户可以参与整个芯片实验过程，接受客户监督，更加透明和可信；
　　完善的后续验证支持: 持续专注于mRNA的定量检测，为上千位客户提供过相关服务；
　　优秀的服务理念: 核心团队平均12年以上技术服务领域工作经验，均具备良好的职业操守及服务客户理念。
　　4.转录组测序可以同时检测mRNA、miRNA及其他非编码RNA？
　　理论上技术是可行的，但是通常会根据测序对象长度的不同，在测序建库的时候会选择不同的片段大小，测序读长也会有不同。一般来讲，如果要进行microRNA测序的话，通常将microRNA分离出来，单独进行测序可。mRNA测序，通常建库时选择200-300bp大小片段，采用125PE/150PE测序。而长链非编码RNA（lncRNA）存在正向转录和反向转录，所以常采用链特异性建库测序。
　　5.测序深度和覆盖度是什么意思？
　　测序深度：测序得到的总碱基数与待测转录组大小的比值。
　　覆盖率：指测序获得的序列占整个转录组的比例。
　　6.Q20、Q30所代表的碱基质量含义？
　　为了保证数据质量，要在信息分析前对原始数据进行质量评估。每个碱基测序错误率是通过测序碱基质量值（Phred score，Qphred）通过公式转化得到，而测序质量值是在碱基识别过程通过一种预测碱基判别发生错误概率模型计算得到的，对应关系如下表所显示：
　　Phred分值
　　不正确的碱基识别
　　碱基正确识别率
　　Q-score
　　1/1000
　　1/10000
　　99.99%
　　Q20：原始数据中Phred数值大于20的碱基数量占总碱基数量的百分比。
　　Q30：原始数据中Phred数值大于30的碱基数量占总碱基数量的百分比。
　　7.Paired-end与Single-end表示什么意思？
　　单端测序（Single-read）：是指测序引物结合位点只连接到待测片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flowcell上形成簇，上机测序单端读取序列。
　　双端测序（Paired-end）：是指在构建待测文库时在两端都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序。
　　通常情况下转录组测序都采用的是Paired-end测序法。
　　8.原核生物与真核生物在进行转录组测序文库构建时有什么区别？
　　在原核生物中，mRNA只占全部RNA的1-5%，其余绝大部分是核糖体RNA（rRNA），因此若要测序mRNA，首先必须先将mRNA纯化出来，然而，原核生物并不像真核生物mRNA具有polyA的结构，因此，无法直接利用oligoT将mRNA纯化出来，如果拿total RNA进行测序，那么测序的效率一定会非常差，因为大部分的序列都来自rRNA。目前，提高原核生物中mRNA的量，最主要的方式是去除total RNA中rRNA。
　　9.利用HiSeq进行测序时，一个Lane能输出多少数据？
　　目前公司采用HiSeq2500或4000测序，Hiseq2500一般一个lane至少可产生60Gclean data，Hiseq4000一般一个Lane至少可产生75Gclean data。
　　10.一般动植物进行转录组测序，要测多少数据量，如何估测？
　　由于转录组测序需要进行表达量的分析，因此不推荐使用覆盖度，在确定测序量时，我们以产生的reads数作为依据。转录组测序所需的测序量随物种转录组大小的不同而有所差异。而转录组的大小受基因数目和丰度双重影响，不同物种间变化很大。因此在测序之前，需要对转录组的大小进行评估。针对有参考基因组的物种，可通过分析基因组信息，统计编码基因个数及其碱基数来评估转录组的大小，同时也可参考相近或相关物种转录组研究的文章，针对无参考基因组的物种，只能参考相近物种的转录组大小。具体的数据量可以咨询当地销售。
　　11.转录组测序一定要设置生物学重复吗，如果样品间差异不大还需要设置吗？
　　是的。一般应该重复3次以上，具体情况需要根据具体实验来决定。样本数量越多对于统计筛选越有利。
　　12.转录组测序对样品有什么要求吗？样品用量是多少？
　　总RNA量至少需要4μg；组织量至少为300mg，细胞量至少为106，全血样本建议2ml并分离白细胞。所有样品都采用干冰运输，偏远地区应保证干冰量足够。
　　13.样品该如何收集与处理？
　　针对不同类型的样品收集与处理，我们专门整理了《样品采集操作指南》，客户可以自行在我们的官网下载或者向当地的销售索取。
　　14.转录组测序的实验流程？
　　转录组测序实验流程详情请见官网：
　　15.关于转录组De novo分析：你们采用什么软件进行拼接，使用的参数是什么？
　　De novo拼接是指在不依赖参考基因组的情况下，将有overlap的reads连接成一个更长的序列，经过不断的延伸，拼接成tran。我们使用Trinity（version:trinityrnaseq_r）软件paired-end的拼接方法，对样本的有效reads合并进行de novo拼接，取每个Loci（comp*_c*_）下最长的转录本作为Unigene，以此作为后续分析的参考序列。
　　使用参数为：Trinity.pl--seqType fq --min_contig_length 200 --JM 400G --left $R1 --right $R2--SS_lib_type RF --output trinity_out_dir --CPU 80。
　　16.转录组测序什么时候采用De novo分析测序，什么时候采用Reference分析策略？
　　对于有参考基因组信息，而且拼接质量较好，注释信息较完整的物种可采用Reference分析策略；对于无参考基因组信息，或者参考基因组拼接质量不好，注释信息不完整的物种，采用Denovo分析策略。
　　17.欧易生物提供的转录组测序报告内容有哪些？
　　欧易生物提供的转录组测序报告（2016版）分为Reference和De novo两种。Reference转录组测序报告由ReadsQC、RSeqQC、Alignmentanalysis、Basicanalysis、Advancedanalysis和项目总结报告组成。De novo转录组测序报告由ReadsQC、De novo、Annotation、DEG、SSR和项目总结报告组成。项目总结报告是这个项目的完整说明。具体报告模板请向当地销售索取。
　　18.转录组测序都能做哪些分析，有哪些个性化的分析内容？
　　欧易生物提供的转录组测序的数据分析内容包括：测序数据质控、基本信息分析、基因表达分析和高级信息分析。个性化分析内容包括基因结构优化、新转录本预测及编码能力分析、可变剪切分析、SNP和Indel分析以及SSR分析等。我们专门整理了两套转录组测序报告模板（有参和无参），里面详细介绍了我们所提供的数据分析内容，客户可向当地销售索取。
　　Reference转录组测序报告（2016版）:
　　De novo转录组测序报告（2016版）:
　　19.测序原始数据提供的是Raw data还是Clean data？
　　我们提供的测序原始数据是rawdata，这样老师可以对测序质量进行评估，而且一般文献期刊要求上传的数据也是rawdata。
　　20.Raw data 如何读取？为什么不提供原始图像数据和中间过程文件？
　　测序数据文件以txt 文本格式为主。对于Windows 用户，推荐使用Editplus或UltraEdit作为浏览程序，否则会因文件过大造成死机。Unix 或Linux 系统比较适于浏览较大的文本文件。由于Illumina更新了pipeline，测序过程中生成的图像文件将实时转化为中间过程文件，这一步完成后图像文件将自动删除，得到中间过程文件（此文件为二进制文件，只有在Illumina机器上才能读取，通常不保留），在Illumina分析软件下将其转化为序列文件，即所说的raw data 。目前各公共数据库接受fastq文件，所以我们提供的raw data 都是fastq文件。
　　21.转录组测序与表达谱芯片和qPCR array的区别是什么？
　　表达谱芯片
　　qPCR array
　　转录组测序
　　基因数
　　上万个基因
　　某个通路的84/336个关键基因
　　上万个基因
　　常见的研究物种
　　主要是人、大小鼠、恒河猴，其他物种需要定制
　　理论上所有物种
　　是否需要qPCR验证
　　不需要
　　能否发现新的基因
　　理论上可以
　　研究可变剪切转录本
　　部分产品可以
　　实验周期
　　20-25个工作日
　　25个工作日
　　55-60个工作日
　　最低样品量（Total RNA）
　　Agilent：200ng　　Affymetrix：250ng
　　96孔板：1μg　　384孔板：4*400ng
　　所用仪器
　　芯片扫描系统
　　qPCR仪
　　测序仪
定量结果与转录组测序结果不符原因？
　　1）用于qPCR定量检测的基因在样本中表达量偏低，Ct值偏高；
　　2）用于qPCR定量检测的样本与转录组测序样本不一致；
　　3）转录组测序毕竟是高通量差异筛选手段，所以跟低通量的qPCR定量结果可能会存在不一致的情况。
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主演：陈晓/陈妍希/张馨予/杨明娜/毛晓彤/孙耀琦
主演：陈键锋/李依晓/张迪/郑亦桐/张明明/何彦霓
主演：尚格?云顿/乔?弗拉尼甘/Bianca Bree
主演：艾斯?库珀/ 查宁?塔图姆/ 乔纳?希尔
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客服热线：86-10-
客服邮箱：Technologies&for Genomics
and Proteomics Discoveries
&&& 数字基因表达谱分析（Digital Gene Expression Tag& Profiling，DGE）是直接对某一物种或特定细胞在特定功能状态下产生的mRNA进行高通量测序，研究基因的表达差异情况。通过高通量测序一次可产生1千万个以上mRNA标签，可准确检测低丰度基因转录本，同时也可检测反义链转录本。此项技术已被广泛应用于基础科学研究、医学研究和药物研发等领域。
&&&& 覆盖度高：一次测序即可鉴定样本中所有转录本信息
&&&& 检测范围广：可定量分析正常和低丰度转录本，以及反义转录本
&&&& 数字化信号：测序直接获得序列，无交叉杂交和背景噪音
&&&& 无序列偏好：联川生物推出升华版建库方案，有效避免序列偏好性
&&&& 测序读长更长：升华版建库方案增加测序读长，使数据分析更准确
如有疑问，请您发送邮件至，或拔打电话3交流。
案例一：利用DGE-Seq分析人类不同类型细胞的基因表达谱
Lin B, Kim J, Li Y, et al.(2012) High-purity enrichment of functional cardiovascular cells from human iPS cells. Cardiovascular Research.95 (3): 327-335.
作者使用DGE-Seq对人类心肌细胞（CMs）、内皮细胞（ECs）、平滑肌细胞（SMCs）和胚胎干细胞（hESCs）中的基因表达谱进行了分析。左图是对四种类型细胞的DGE-Seq数据进行聚类分析的结果，从图中可见TNNC1、MYL7在CMs中高表达而KCNMB1在ECs中低表达。
案例二：利用DGE-Seq鉴定油菜耐涝相关的基因
Zou X, Tan X, Hu C, Zeng L, Lu G, Fu G, Cheng Y, Zhang X. (2013) The Transcriptome of Brassica napus L. Roots under Waterlogging at the Seedling Stage. Int J Mol Sci. 28;14(2): 2637-51.
作者使用DGE-Seq对耐涝油菜品种ZS9的根在水淹0 h和12 h后测定其转录本表达情况。实验共鉴定得到4432个差异表达基因，表明油菜的涝应答过程非常复杂。左图是对上调和下调的差异表达基因进行GO分类的结果。
如有疑问，请您发送邮件至support@，或拔打电话3交流
1.个性化测序方案设计
根据用户的实验要求，设计适合的测序方案
2.样品制备与检测
l 采用适合样本特性的总RNA制备方案（接受用户提供总RNA）
l NanoDrop测定样本纯度
l 2100 Bioanalyzer测定样本完整度
3.文库制备
l 从样本总RNA中分离富集mRNA
l 对mRNA进行片段化处理
l mRNA片段连接测序接头
l 反转录生成cDNA，用于上机测序
4.上机测序
HiSeq2000上机测序（36 SE测序策略）
5.标准数据分析
l 测序物种具有参考转录组信息
l 分析内容：测序数据产出统计，测序饱和度分析，功能注释，筛选差异表达基因，差异基因的GO和Pathway富集分析，聚类分析等
6.进阶数据分析
满足用户个性化需求，协商提供进阶数据分析&
&&&&样本类型：完整无DNA污染的总RNA*
&&&& 样本起始量（单次）：≥ 10 μg /样本。若您的样品量不足，请咨询技术支持。
&&&& 样本浓度：建议介于100~200 ng/μL
&&&& 样本纯度：O.D. 260/280&为 1.8~2.0，O.D. 260/230 ≥ 1.8
&&&& 样本完整度：RIN ≥ 7，Ratio 28S/18S ≥ 0.7；某些来源样本（如体液样本，昆虫样本，水生生物样本等）无RIN和Ratio28S/18S要求
*我们为您提供高质量的样本Total RNA抽提服务
标准流程的服务周期约为45个工作日。
如有疑问，请您发送邮件至support@，或拔打电话3交流。
Xiling Zou, et al.(2013)The Transcriptome of Brassica napus L. Roots under
Waterlogging at the Seedling Stage.Int. J. Mol. Sci
Michela Pasero, et al.(2012)Bone Morphogenetic Protein/SMAD Signaling Orients Cell Fate Decision by Impairing KSRP-Dependent MicroRNA Maturation.Cell Reports
Bo Lin, et al.(2012)High-purity enrichment of functional cardiovascular cells from human iPS cells.Cardiovascular Research外显子捕获测序和转录组测序分析有什么不同
答：外显子捕获测序和转录组测序都是针对基因组上转录区域进行测序，但是外显子捕获测序针对已有基因组信息的物种，而转录组分析既能针对已有基因组信息的物种，也能针对没有基因组信息的新物种，因此，两者的分析存在一定的差异：
（1）分析的目标区域有所不同。外显子捕获测序只针对基因组上已知的编码区，而转录组测序不仅针对基因组上已知的编码区，还能够检测非编码RNA等转录组的信息。
分析的手段所有不同。外显子捕获测序只需要把测序结果比对基因组，分析序列差异。转录组测序既可以把测序结果比对基因组，也可以进行从头（de
Novo）拼接。
得到的结果有所不同。外显子捕获测序可以得到序列变异的信息，而转录组测序不仅可以获得已知序列的变异信息和新的转录本信息（针对从头拼接），还可以得到表达谱信息。除此以外，转录组测序还能够分析mRNA的可变剪接，而外显子捕获测序的样品来源是基因组，不能够进行mRNA的可变剪接分析，只能够得到外显子上的序列变化。
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