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基因组测序>
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建库测序>
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人类基因组测序>
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动植物基因组测序>
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微生物基因组测序>
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转录调控测序>
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表观组测序>
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单细胞测序>
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空间转录组>
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基因分型>
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质谱分析>
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蛋白组学分析>
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代谢组学分析>
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免疫定量>
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多组学联合分析>
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分子育种>
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动植物基因组测序>
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动植物育种分析>
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基因合成>
全长转录组-三代测序助力转录组数据解读
全长转录组是基于Pacbio平台或Nanopore平台进行测序获得物种转录组信息的方法，其可以获得mRNA全长序列，克服转录本拼接短、信息不完整的难题，实现可变剪切及融合基因等结构变异的研究。应用方向
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农学
完善基因组/转录组信息：复杂基因结构，转录本结构和功能分析。
差异/动态转录组：胁迫处理或不同时序转录组变化，动植物驯化机制。
比较转录组：近缘物种间亲缘关系，mRNA序列差异。 -
医学
融合现象解析：融合基因的癌症致病机理。
复杂基因转录本研究：疾病或癌症相关基因的复杂剪切形式。
定量转录组：基因/转录本水平定量，挖掘条件特异性基因/转录本。
诺禾优势
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平台优，质量好，性价比高
基于强大的Pacbio平台或Nanopore平台，获取mRNA全长序列，文库构建时无需将转录本打断，信息分析无需组装，准确重构转录组全貌。55天
项目周期测序平台
PacBio or NanoporeAll
信息分析
信息分析
诺禾致源全长转录组测序项目信息分析，经过严格数据质控保证数据分析可靠性，准确获取转录本信息。| 有参全长转录组分析条目 | 无参全长转录组分析条目 |
|---|---|
| 数据质控，转录本鉴定、聚类与校正 | 数据质控，转录本鉴定、聚类与校正 |
| 与参考基因组比对 | SSR分析 |
| 可变剪切分析 | 蛋白编码框（CDS）预测 |
| 新基因、新转录本预测 | 转录本的GO/KOG/KEGG分类 |
| 七大数据库功能注释 | 七大数据库功能注释 |
| 融合基因分析 | LncRNA编码潜能预测 |
| lncRNA 编码潜能预测 | 样本间转录本比较 |
| 可变腺苷酸化分析 | 动植物转录因子分析 |
| 样本间转录本比较 | 基因表达水平分析（相关性，差异表达分析） |
| 动植物转录因子分析 | 差异表达基因GO和KEGG 富集分析 |
| 基因表达水平分析（相关性，差异表达分析） | |
| 差异表达基因GO和KEGG 富集分析 |
送样建议
| 样本类型 | 送样建议-PacBio | 送样建议-Nanopore |
|---|---|---|
| 新鲜动物组织干重 | ≥ 0.8g | ≥0.3g |
| 新鲜植物组织干重 | ≥ 1g | ≥0.5g |
| 新鲜培养细胞数量 | ≥ 5×10 7个 | ≥ 5×10 6个 |
| 全血（加入Trizol） | ≥ 10mL | ≥ 5mL |
| 菌体 | ≥ 5×10 7个/≥ 0.8g | ≥ 5×10 6个/≥ 0.3g |
常见问题
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1.全长转录组是否需要打断，拼接？
- 全长转录组是基于PacBio或Nanopore三代测序平台，无需打断拼接，直接获得包含5’，3’UTR，poly A tail的完整转录本，从而准确分析有参考基因组物种 可变剪切及融合基因等结构信息，克服无参考基因组物种转录本拼接较短、信息不完整的难题。
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2.全长转录组检测准确率如何？
- 三代测序碱基错误率是没有偏好性的，对于Pacbio平台，研究全长转录组采用的是CCS（circular consensus sequencing read，环形一致性序列）测序模式，产 生的reads使用CCS算法进行自我纠错，此外分析流程中加入二代数据辅助校正，有效提高碱基准确性；对于Nanopore平台，利用有参考基因组物种的基因组信息进 行序列校正，也可以有效提高碱基校正效果。
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3.PB全长转录组为什么推荐“三+二”？
- 目前已报道Pacbio全长转录组文章大都采用“三+二”的模式，三代建库测序以检测更准确的结构变异为主，对于有参考基因组物种可以准确检测可变剪切，融合基因， 新基因的预测，对于无参考基因组物种提供准确的参考序列，有助于后期差异分析；二代测序转录组研究可以实现较三代更准确的定量。此外“三+二”模式可以利用 二代的数据对三代数据进行校正。
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4.全长转录组是否获得全部LncRNA
- 建库过程是通过识别RNA上的Poly-A结构，将总RNA中的具有Poly-A的mRNA与部分具有Poly-A的LncRNA富集出来参与建库的，没有Poly-A结构的LncRNA是无法富集出来 并建库测序，因此只能获得一部分LncRNA结果。
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