基因组测序>
建库测序>
人类基因组测序>
动植物基因组测序>
微生物基因组测序>
转录调控测序>
表观组测序>
单细胞测序>
空间转录组>
基因分型>
质谱分析>
蛋白组学分析>
代谢组学分析>
免疫定量>
多组学联合分析>
分子育种>
动植物基因组测序>
医学转录组—剖析人和小鼠的mRNA信息
医学转录组测序采用Illumina测序平台,针对特定物种人和小鼠的组织或细胞在某个特定状态下转录的所有mRNA进行测序,与参考基因组比对,既可全面快速地获得mRNA序列和表达丰度信息,又可进行融合基因、可变剪切等结构分析。应用方向
肿瘤发生发展
寻找研究对象重要性状或表型,如用于癌症检测或预后 biomarker 的发现疾病致病机理
疾病研究-寻找到研究对象重要的生物标志物(biomarker)差异表达
寻找不同处理导致差异性状或表型相关联的主要功能基因,例如不同药物治疗引起的基因表达模式变化生长发育
寻找研究对象时序性变化的主控因素,例如小鼠胚胎发育过程、患者持续给药治疗等诺禾优势
1. 样本起始量低
RNA 0.4 μg/建库2. 周期快、质量好,稳定性高
诺禾医学转录组测序基于先进的测序平台,系统全面的分析组织或细胞在特定条件下转录所得所有mRNA信息,深度挖掘转录本结构信息,助力医学研究。≤30
样本量18天
项目周期PE150
测序读长≥85%
测序质量Q303.方案设计专业,质控严格
诺禾医学转录组测序严格要求测序数据质量:Q20>90%,Q30>85%。从材料选取,建库测序,到数据分析, 每一步都经过科学、缜密的设计,以保障高质量研究成果。材料选取
RNA样品
≥ 400ng
文库构建
PE150测序
6~12Gb
信息分析
4. 项目经验丰富
至2021年12月,诺禾致源已与协和医学院、安贞医院、北京天坛医院等遍布全国范围的多家医院建立了良好的合作关系,进行了深入合作,已在Cell Stem Cell 、Nature Structural & Molecular Biology、Genome Research、Nature Communications等权威期刊发表多篇高水平文章。80人
分析团队10年
项目经验20000+
结题项目1对1
项目服务信息分析
诺禾致源医学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,信息分析分为表达水平分析和结构水平分析。表达水平分析包括基因表达量分析、相关性分析、差异基因及其富集分析、GSEA分析、WGCNA分析等,结构水平包括可变剪切分析、变异位点分析、融合基因分析等。同时新增高级医学转录组测序,应用转录组数据对肿瘤样本进行免疫相关分析,细化研究免疫微环境的组成,对机体免疫因子机制的探究更具有意义和实用价值。高级分析包含肿瘤纯度与评分、肿瘤微环境和免疫表型评分等。有参转录组 | 分析内容 | 解决问题 |
---|---|---|
标准分析 | 测序数据质量评估 | 过滤掉低质量数据,保证数据质量 |
与参考基因组比对 | 比对率分析 | |
基因表达水平分析 | 分析基本的表达量 | |
样本相关性分析 | 分析样本间的相关性大小 | |
差异基因分析 | 寻找不同比较组合间的差异基因 | |
GO/KEGG富集分析 | 差异基因的GO,KEGG富集分析 | |
DO富集分析 | 差异基因的DO富集分析 | |
DisGeNET富集分析 | 差异基因的DisGeNET富集分析 | |
Reactome富集分析 | 差异基因的Reactome富集分析 | |
蛋白互作网络分析 | 差异基因蛋白互作网络的分析 | |
GSEA分析 | 基因集富集分析 | |
WGCNA基因共表达网络分析 | 分析模块与样本间的相关性,寻找关键模块和hub基因 | |
可变剪切分析 | 不同样本间可变剪接事件的差异分析 | |
SNP/Indel分析 | 分析变异位点 | |
融合基因分析 | 进行融合基因的检测与分析 | |
高级分析 | 肿瘤纯度与评分 | 计算获得肿瘤纯度与评分 |
肿瘤微环境-xcell | 对肿瘤微环境相关细胞的占比评估 | |
免疫表型评分 | 评估免疫相关因子 |
送样建议
样本类型 | 普通转录组/真核链特转录组 |
---|---|
新鲜植物组织干重 | 叶片、花 ≥ 0.3g; 根、茎、种子等其他组织 ≥ 0.5g |
新鲜动物组织干重 | 内脏组织、脑组织 ≥ 0.08g; 脂肪、皮肤、骨头、血管等其他组织 ≥ 0.3 |
新鲜培养细胞 | >≥5*106个 |
新采集的全血(加入 TRIzol) | >≥5mL |
新采集的全血 (液氮速冻) | >≥2mL |
PAXgene 采血管 | ≥1 管 |
石蜡切片 | 厚度在5-10μm,含组织面积大于25mm2的切片12张。 |
常见问题
1.医学转录组测序中血液样本送样,有哪些注意事项?
2.医学转录组测序标准分析和DGE分析的关系是什么?
3.医学转录组测序的肿瘤样本准备时需要注意哪些事项?
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