BMKCloud เข้าสู่ระบบ
1

mRNA-seq (NGS) พร้อมจีโนมอ้างอิง

百迈客云网站-11

mRNA-seq (NGS) พร้อมจีโนมอ้างอิง

RNA-seq เป็นเครื่องมือมาตรฐานสำหรับวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตและพืชผล โดยเชื่อมช่องว่างระหว่างจีโนมและโปรตีโอม จุดแข็งของมันอยู่ที่การค้นพบการถอดเสียงใหม่และการหาปริมาณการแสดงออกในการทดสอบครั้งเดียว มีการใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการศึกษาเชิงถอดความเชิงเปรียบเทียบ โดยให้ความกระจ่างเกี่ยวกับยีนที่เกี่ยวข้องกับลักษณะหรือฟีโนไทป์ต่างๆ เช่น การเปรียบเทียบสายพันธุ์กลายกับพันธุ์ธรรมชาติ หรือการเปิดเผยการแสดงออกของยีนภายใต้เงื่อนไขเฉพาะ แอป BMKCloud mRNA (อ้างอิง) ผสานรวมการหาปริมาณนิพจน์ การวิเคราะห์การแสดงออกเชิงอนุพันธ์ (DEG) และการวิเคราะห์โครงสร้างลำดับลงในไปป์ไลน์ชีวสารสนเทศศาสตร์ mRNA-seq (NGS) และผสมผสานจุดแข็งของซอฟต์แวร์ที่คล้ายกัน เพื่อให้มั่นใจถึงความสะดวกสบายและเป็นมิตรต่อผู้ใช้ ผู้ใช้สามารถอัปโหลดข้อมูล RNA-seq ไปยังคลาวด์ โดยที่แอปนำเสนอโซลูชันการวิเคราะห์ทางชีวสารสนเทศแบบครบวงจรแบบครบวงจรในที่เดียว นอกจากนี้ยังให้ความสำคัญกับประสบการณ์ของลูกค้า โดยนำเสนอการดำเนินงานส่วนบุคคลที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของผู้ใช้ ผู้ใช้สามารถตั้งค่าพารามิเตอร์และส่งภารกิจไปป์ไลน์ได้ด้วยตนเอง ตรวจสอบรายงานเชิงโต้ตอบ ดูข้อมูล/ไดอะแกรม และการทำเหมืองข้อมูลให้เสร็จสิ้น เช่น การเลือกยีนเป้าหมาย การจัดกลุ่มฟังก์ชัน การสร้างไดอะแกรม ฯลฯ

ผลการสาธิต
การทำเหมืองข้อมูล
ข้อกำหนดการนำเข้า
การวิเคราะห์หลัก
อ้างอิง
ผลการสาธิต

การทำเหมืองข้อมูล

ข้อกำหนดการนำเข้า

แพลตฟอร์ม:อิลลูมินา, เอ็มจีไอ
กลยุทธ์:RNA-Seq
เค้าโครง: จับคู่และทำความสะอาดข้อมูล
ประเภทห้องสมุด:fr-unstranded, fr-firststrand หรือ fr-secondstrand
อ่านความยาว:150 บีพี
ประเภทไฟล์:*.fastq, *.fq, *.fastq.gz หรือ *.fq.gz ระบบจะจับคู่ไฟล์ .fastq โดยอัตโนมัติตามชื่อไฟล์ของพวกเขาเช่น *_1.fastq จับคู่กับ *._2.fastq
จำนวนตัวอย่าง:ไม่มีข้อจำกัดเกี่ยวกับจำนวนของกลุ่มตัวอย่าง แต่เวลาในการวิเคราะห์จะเพิ่มขึ้นตามจำนวนตัวอย่างเติบโตขึ้น
ปริมาณข้อมูลที่แนะนำ:6G ต่อตัวอย่าง

การวิเคราะห์หลัก
เครื่องมือวิเคราะห์หลักและชีวสารสนเทศศาสตร์ของ mRNA-seq (ข้อมูลอ้างอิง)ไปป์ไลน์เป็นดังนี้:
1. การควบคุมคุณภาพข้อมูลดิบ:
• การลบลำดับคุณภาพต่ำ ลำดับอะแดปเตอร์ฯลฯ;
•เครื่องมือ: ไปป์ไลน์ที่พัฒนาขึ้นภายในองค์กร;
2. การจัดแนวข้อมูลกับจีโนมอ้างอิง:
•การจัดแนวการอ่านด้วยอัลกอริธึมการรับรู้ประกบกับจีโนมอ้างอิง
•เครื่องมือ:HISAT2, แซมทูลส์
3. การวิเคราะห์คุณภาพห้องสมุด:
•การวิเคราะห์ความยาวแทรก การวิเคราะห์ความอิ่มตัวของลำดับ ฯลฯ
•เครื่องมือ:แซมทูลส์;
4. การวิเคราะห์โครงสร้างลำดับ:
•การวิเคราะห์การต่อรอยทางเลือก การเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างยีนการทำนายยีนแบบใหม่ ฯลฯ
•เครื่องมือ:สตริงไท, gffเปรียบเทียบ, แกทเค-เพชร, อินเตอร์โปรสแกน, และแฮมเมอร์.
5. การวิเคราะห์การแสดงออกเชิงอนุพันธ์:
•การคัดกรอง DEG การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ การทำงานการเพิ่มคุณค่า;
-ผลลัพธ์การแสดงภาพต่างๆ;
-RกับSEGseq, DESeq2, ggplot2, DEXSeq
อ้างอิง
1. คิม แดฮวาน และคณะ “การจัดตำแหน่งจีโนมตามกราฟและการสร้างจีโนไทป์ด้วย HISAT2 และ HISAT-genotype”ธรรมชาติเทคโนโลยีชีวภาพ37 (2019): 907 - 915.
2. แมคเคนนา แอรอน และคณะ “ชุดเครื่องมือวิเคราะห์จีโนม:กรอบงาน MapReduce สำหรับการวิเคราะห์ DNA รุ่นต่อไปข้อมูลลำดับ”การวิจัยจีโนม20 9 (2010): 1297-303.
3. หลี่ เฮง และคณะ “การจัดลำดับ/รูปแบบแผนที่และแซมทูลส์”ชีวสารสนเทศศาสตร์25 (2552): 2078 - 2079.
4. เพอร์เทีย มิฮาเอลา และคณะ “StringTie ช่วยให้ปรับปรุงได้การสร้างทรานสคริปต์จากการอ่าน RNA-seq ใหม่”ธรรมชาติเทคโนโลยีชีวภาพ33 (2558): 290-295.
5. ความรัก Michael I. และคณะ “การประมาณค่าการเปลี่ยนแปลงของรอยพับและการกระจายตัวของข้อมูล RNA-seq ด้วย DESeq2”จีโนมชีววิทยา15 พ.ย. (2557): n. หน้า
6. เอ็ดดี้, ฌอน อาร์. “การค้นหา HMM โปรไฟล์แบบเร่งรัด”กรุณา ชีววิทยาเชิงคำนวณ7 (2011): n. หน้า

รับใบเสนอราคา

เขียนข้อความของคุณที่นี่แล้วส่งมาให้เรา

ส่งข้อความของคุณถึงเรา: