轉(zhuǎn)錄組測(cè)序及分析
產(chǎn)品名稱(chēng)： 轉(zhuǎn)錄組測(cè)序及分析
英文名稱(chēng)： Transcriptome sequencing and analysis
產(chǎn)品編號(hào)：
產(chǎn)品價(jià)格： 0
產(chǎn)品產(chǎn)地： null
品牌商標(biāo)： null
更新時(shí)間： null
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轉(zhuǎn)錄組測(cè)序及分析
轉(zhuǎn)錄組即某個(gè)物種或特定細(xì)胞在某一功能狀態(tài)下產(chǎn)生的所有RNA的總和，是研究細(xì)胞表型和功能的一個(gè)重要手段。與基因組不同的是，轉(zhuǎn)錄組的定義中包含了時(shí)間和空間的限定。同一細(xì)胞在不同的生長(zhǎng)時(shí)期及生長(zhǎng)環(huán)境下，其基因表達(dá)情況是不完全相同的。轉(zhuǎn)錄組測(cè)序（RNA-Seq）是指利用第二代高通量測(cè)序技術(shù)進(jìn)行 cDNA測(cè)序，全面快速地獲取某一物種特定器官或組織在某一狀態(tài)下的幾乎所有轉(zhuǎn)錄本。相對(duì)于傳統(tǒng)芯片而言，RNA-Seq無(wú)需預(yù)先設(shè)計(jì)探針，即可對(duì)任意物種的任意細(xì)胞類(lèi)型的轉(zhuǎn)錄組進(jìn)行檢測(cè)，能夠提供更精確的數(shù)字化信號(hào)，更高的檢測(cè)通量以及更廣泛的檢測(cè)范圍，是目前深入研究轉(zhuǎn)錄組復(fù)雜性的強(qiáng)大工具。
一、技術(shù)路線(xiàn)
Illumina Hiseq高通量測(cè)序平臺(tái)可對(duì)轉(zhuǎn)錄組進(jìn)行測(cè)序，Illumina Hiseq測(cè)序技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是單次測(cè)序獲得的數(shù)據(jù)量大，能夠得到更高的覆蓋率，檢測(cè)到更多低豐度的轉(zhuǎn)錄本，在已知基因組序列物種的轉(zhuǎn)錄組分析中更具優(yōu)勢(shì)。
二、數(shù)據(jù)分析
1．無(wú)參考基因組序列的轉(zhuǎn)錄組（De novoTranscriptome Analysis）
標(biāo)準(zhǔn)信息分析
1)??? 對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去除接頭、污染序列及低質(zhì)量reads的處理；
2)??? 數(shù)據(jù)產(chǎn)出統(tǒng)計(jì)及測(cè)序數(shù)據(jù)的成分和質(zhì)量評(píng)估；
3)??? 組裝結(jié)果分析；
4)??? Unigene功能注釋?zhuān)?/P>
5)??? Unigene的GO分類(lèi)；
6)??? Unigene的COG 分類(lèi)；
7)??? Unigene代謝通路分析；
8)??? 預(yù)測(cè)編碼蛋白框（CDS）；
9)??? Unigene表達(dá)差異分析；
10)?? Unigene在樣品間的差異GO分類(lèi)和Pathway富集性分析。
定制化信息分析
可結(jié)合客戶(hù)的需求，協(xié)商確定定制化信息分析內(nèi)容；
2．有參考基因組序列的轉(zhuǎn)錄組（Transcriptome analysis with reference genome）
標(biāo)準(zhǔn)信息分析
1)?? 對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去除接頭、污染序列及低質(zhì)量reads的處理；
2)?? 測(cè)序評(píng)估；
3)?? 基因表達(dá)注釋?zhuān)?/P>
4)?? 基因差異表達(dá)分析；
5)?? 對(duì)基因結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化（僅針對(duì)真核生物）；
6)?? 鑒定基因的可變剪接（僅針對(duì)真核生物）；
7)?? 預(yù)測(cè)新轉(zhuǎn)錄本；
8)?? SNP 分析。
定制化信息分析
可結(jié)合客戶(hù)的需求，協(xié)商確定定制化信息分析內(nèi)容。
3．鏈特異性轉(zhuǎn)錄組（需提供參考基因序列、參考基因組序列）
鏈特異性技術(shù)，也稱(chēng) strand-specific RNA sequencing method，是一種能夠區(qū)分正義鏈或反義鏈信息的方法，其對(duì)于轉(zhuǎn)錄組的功能分析具有十分重要的意義。
標(biāo)準(zhǔn)信息分析
1）? 正負(fù)鏈信息；
2）? 反義鏈表達(dá)；
3）? 其他（分析內(nèi)容同常規(guī)轉(zhuǎn)錄組）。
定制化信息分析
可結(jié)合客戶(hù)的需求，協(xié)商確定定制化信息分析內(nèi)容。
4．均一化文庫(kù)
分析內(nèi)容同常規(guī)轉(zhuǎn)錄組。
5．非編碼RNA測(cè)序分析（需提供參考基因序列、參考基因組序列及基因注釋結(jié)果）
定制化信息分析
可結(jié)合客戶(hù)的需求，協(xié)商確定定制化信息分析內(nèi)容。
三、常見(jiàn)問(wèn)題解答
1. 進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測(cè)序?qū)τ跇悠酚惺裁匆螅?/P>
答：1）請(qǐng)?zhí)峁┛偭看笥?g的新鮮樣品；植物材料應(yīng)盡量選取幼嫩部位，避免過(guò)老的組織。
2）采樣后將樣品立即用液氮速凍，保存于-80℃（保存期不超過(guò)一個(gè)月），送樣時(shí)使用干冰運(yùn)輸（不超過(guò)72h）。
3）送樣管務(wù)必標(biāo)清樣品編號(hào)，管口使用Parafilm膜密封.
4）樣品保存期間切忌反復(fù)凍融。
5）樣品質(zhì)量合格與否的判斷標(biāo)準(zhǔn)：Agilent 2100 Bioanalyzer RNA芯片RIN值8.0以上 。
6）請(qǐng)?zhí)顚?xiě)完整的送樣訂單，并提供盡量詳細(xì)的物種基因組背景資料信息，如基因組大小，基因平均長(zhǎng)度，預(yù)計(jì)表達(dá)的數(shù)量等。
2．轉(zhuǎn)錄組測(cè)序時(shí)，無(wú)參考基因組序列的情況下，有哪些信息分析能進(jìn)行？
答：1）數(shù)據(jù)產(chǎn)出統(tǒng)計(jì)及測(cè)序數(shù)據(jù)的成分和質(zhì)量評(píng)估
2）組裝結(jié)果分析（Contig長(zhǎng)度分布、Scaffold長(zhǎng)度分布、Unigene長(zhǎng)度分布）
3）Unigene功能注釋
4）Unigene的GO分類(lèi)
5）Unigene代謝通路分析
6） 預(yù)測(cè)編碼蛋白框（CDS）
7） Unigene表達(dá)差異分析（兩個(gè)或兩個(gè)以上樣品超過(guò)十次比對(duì)按個(gè)性化信息分析收費(fèi)）
8） Unigene在樣品間的差異GO分類(lèi)（兩個(gè)或兩個(gè)以上樣品） 和Pathway富集性分析
?
3．轉(zhuǎn)錄組測(cè)序時(shí)，有參考基因組序列的情況下，有哪些信息分析能進(jìn)行？
答：1）測(cè)序評(píng)估（比對(duì)統(tǒng)計(jì)、測(cè)序隨機(jī)性評(píng)估、Reads在基因組上的分布）
2）基因表達(dá)注釋?zhuān)ɑ蚋采w度、覆蓋深度分布等）
3）基因差異表達(dá)分析（兩個(gè)或兩個(gè)以上樣品，超過(guò)十次比對(duì)按個(gè)性化信息分析收費(fèi)）
4）對(duì)基因結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化（僅針對(duì)真核生物）
5）鑒定基因的可變剪接（僅針對(duì)真核生物）
6）預(yù)測(cè)新轉(zhuǎn)錄本
7）SNP分析
四、相關(guān)案例
1. 吸煙與肺癌對(duì)呼吸道RNA-Seq影響
圖A 為NuGEN (NG)技術(shù)與Illumina (IL)技術(shù)比較
圖B為NuGEN (NG)的reads數(shù)與Illumina (IL)的reads相關(guān)性
圖C在A(yíng)中發(fā)現(xiàn)的呼吸道轉(zhuǎn)錄組基因分布
2. 以轉(zhuǎn)錄組分析為基礎(chǔ)的對(duì)宿主感染霍亂弧菌的機(jī)制的研究
圖A和圖B描述了被感染霍亂弧菌的細(xì)胞的基因表達(dá)(A, rabbit [Illumina]; B, mouse [Helicos])左邊為染色體I，右邊為染色體II
?
上圖為霍亂弧菌在細(xì)胞中和感染期間不同基因表達(dá)
五、相關(guān)文獻(xiàn)
1. Defining the maize transcriptome? de novo using deep RNA–Seq Jeffrey Martin, Stephen Gross, Cindy Choi, Tao Zhang, Erika Lindquist, Chia- Lin Wei, ZhongWang
2. RNA-Seq-Based Monitoring of Infection-Linked Changes in Vibrio cholerae Gene Expression
Anjali Mandlik, Jonathan Livny, William P. Robins, Jennifer M. Ritchie, John J. Mekalanos, and Matthew K. Waldor
3. Characterizing the Impact of Smoking and Lung Cancer on the Airway Transcriptome Using RNA-Seq Jennifer Beane, Jessica Vick, Frank Schembri, et al. 2011;4:803-817. Published online June 1, 2011. Cancer Prev Res