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转录组测序(RNA-Seq)

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转录组测序(RNA-seq)

产品描述信息

     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RNA的总和,主要包括编码RNAmRNA)和非编码RNA 。转录组测序技术主要是针对转录产物mRNA进行高通量测序,无需了解物种基因组信息,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,是基因功能及结构研究的基础。目前已广泛应用于生物学基础研究、临床诊断和药物研发等多个领域。 

产品详细信息

无参考基因组转录组测序

         虽然高通量测序技术相比较于传统测序技术有很大的进步,但是破译动植物基因组(特别是大基因组、多倍体物种)仍然面临很大困难,而且费用高,转录组测序对于研究这些物种不失为一种相对经济便捷的方法。

     无参考基因组的真核生物转录组项目可供选择的技术平台有454Illumina,获得测序数据后,首先进行原始数据质控并拼接组装,最后对所获得的转录本进行功能注释、差异表达基因筛选、SNPSSR标记开发等分析,该过程可以对没有参考基因组的物种的转录组有一个全面的了解和认识;在此基础上,也可以对多个样本进行差异表达基因筛选以及差异表达基因功能富集分析等,可用于功能基因的挖掘,为下一步的研究提供指引。

有参考基因组转录组测序

        针对有参考基因组的物种,转录组测序推荐选用Illumina测序平台,测序数据经过质控后和参考基因组进行比对,对比对上参考基因组的reads进行计数,统计基因的表达量后,可进行差异表达基因分析以及差异基因功能富集分析(GOKEGG分析)等;此外,依据参考基因组,还可进行基因覆盖度、测序饱和度等验证性分析,以及进行可变剪切分析、融合基因分析、联合miRNA数据进行关联性分析等高级分析。针对人、小鼠、拟南芥等模式生物,还可进行蛋白网络构建等分析,以进行基因功能地深入研究,进一步揭示基因间互作网络等信息,为网络调控机理的研究提供方向。

1、任意物种的全转录组分析:无需预先设计特异性探针,因此无需了解物种基因或基因组信息,能够直接对任何物种进行最全面的转录组分析;

 

2、覆盖度高:数字化信号,直接测定几乎所有转录本片段的序列;

 

3、检测阈值宽:跨越6个数量级的宽检测阈值,从几个到数十万个拷贝精确计数;

 

4、分辨率高:可以检测基因家族中相似基因及可变剪接造成的单碱基差异;

 

 

5、检测范围广:从几个到数十万个拷贝精确计数,可同时鉴定及定量正常和稀有的转录本。

 

 

样品类型:去蛋白并进行DNase处理后的完整总RNA。

 

样品需求量(单次):植物和真菌样品:≥20 μg;人、大鼠、小鼠样品:≥5 μg;其他类型动物:≥10 μg;原核生物样品:≥5μg。

 

样品浓度:植物和真菌样品:≥250 ng/μL;人、大鼠、小鼠样品:≥65 ng/μL;其它 类型动物样品:≥150 ng/μL;原核生物样品:≥65 ng/μL。

 

样品纯度:真核:OD260/280 =1.8~2.2;OD260/230 ≥2.0;动物样品:RIN ≥ 7.0,植物样品:RIN ≥6.5,28S:18S ≥1.0;昆虫样本无此指标;原核生物样品:OD260/280≥1.8;OD260/230 ≥1.8;RIN ≥6.0,23S:16S≥1.0。

【案例一】:疫霉菌是对多种植物危害相当严重的一种致病菌,通过对疫霉菌不同发育时期(菌丝、孢子、具有萌发管的萌动囊孢)的材料进行转录组测序及数据分析,筛选到了其致病的相关基因并进行了功能验证,从而为从分子水平上控制疫霉菌奠定了基础;

图1 不同样品中基因表达水平分布                         图2 不同样品中差异表达基因数量分布

图3 不同发育时期不同差异表达水平基因分布

 【案例二】:在水稻转录组测序项目中,通过与水稻cDNA数据库比对,发现了新的转录本主要是低丰度转录本。结果表明,相对于传统方法,转录组测序能够挖掘出更多的低丰度基因; 

【案例三】:通过对不同发育时期的小鼠(成年雌性小鼠和胚龄17天的雌性小鼠) 进行转录组测序,研究大脑皮层基因的表达、可变剪接及编辑情况。差异基因表达分析结果表面在小鼠胚胎期以及成年期随着脑部发育过程,大脑皮质基因表达存在一定的差异。

[1] Chen X R, Xing Y P, Li Y P, et al. RNA-Seq Reveals Infection-Related Gene Expression Changes in Phytophthora capsici[J]. PloS one, 2013, 8(9): e74588.

[2] Liu M, Qiao G, Jiang J,et al. Transcriptome sequencing and de novo analysis for ma bamboo (Dendrocalamus latiflorus Munro) using the Illumina platform[J]. PloS one, 2012, 7(10): e46766.

[3] Han X J, Wang Y D, Chen Y C, et al. Transcriptome Sequencing and Expression Analysis of Terpenoid Biosynthesis Genes in Litsea cubeba[J]. PloS one, 2013, 8(10): e76890. 

 

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