BMKCloud Đăng nhập
1

mRNA-seq (NGS) với bộ gen tham chiếu

百迈客云网站-11

mRNA-seq (NGS) với bộ gen tham chiếu

RNA-seq là một công cụ tiêu chuẩn trong khoa học đời sống và cây trồng, thu hẹp khoảng cách giữa bộ gen và hệ protein. Sức mạnh của nó nằm ở việc khám phá các bản phiên mã mới và định lượng biểu hiện của chúng trong một xét nghiệm. Nó được sử dụng rộng rãi cho các nghiên cứu phiên mã so sánh, làm sáng tỏ các gen liên quan đến các đặc điểm hoặc kiểu hình khác nhau, như so sánh các đột biến với các kiểu hoang dã hoặc tiết lộ biểu hiện gen trong các điều kiện cụ thể. BMKCloud mRNA(Reference) APP tích hợp định lượng biểu thức, phân tích biểu thức vi phân (DEG) và phân tích cấu trúc trình tự vào quy trình tin sinh học mRNA-seq(NGS) và kết hợp các điểm mạnh của phần mềm tương tự, đảm bảo sự tiện lợi và thân thiện với người dùng. Người dùng có thể tải dữ liệu RNA-seq của mình lên đám mây, nơi Ứng dụng cung cấp giải pháp phân tích tin sinh học toàn diện, toàn diện. Ngoài ra, nó ưu tiên trải nghiệm của khách hàng, cung cấp các hoạt động được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu cụ thể của người dùng. Người dùng có thể tự thiết lập các tham số và gửi nhiệm vụ quy trình, kiểm tra báo cáo tương tác, xem dữ liệu/sơ đồ và khai thác dữ liệu hoàn chỉnh, chẳng hạn như: lựa chọn gen mục tiêu, phân cụm chức năng, lập sơ đồ, v.v.

Kết quả demo
Khai thác dữ liệu
Yêu cầu nhập khẩu
Phân tích chính
Thẩm quyền giải quyết
Kết quả demo

Khai thác dữ liệu

Yêu cầu nhập khẩu

Nền tảng:Chiếu sáng, MGI
Chiến lược:Trình tự RNA
Cách trình bày: Pared, dữ liệu sạch.
Loại thư viện:fr-unstranded, fr-firststrand hoặc fr-secondstrand
Độ dài đọc:150 bp
Loại tập tin:*.fastq, *.fq, *.fastq.gz hoặc *.fq.gz. Hệ thống sẽtự động ghép nối các tệp .fastq theo tên tệp của chúng,ví dụ: *_1.fastq được ghép nối với *._2.fastq.
Số lượng mẫu:Không có hạn chế về số lượngcủa mẫu, nhưng thời gian phân tích sẽ tăng lên khi số lượng mẫumẫu phát triển.
Lượng dữ liệu được đề xuất:6G mỗi mẫu

Phân tích chính
Các công cụ phân tích và tin sinh học chính của mRNA-seq (Tham khảo)đường ống như sau:
1. Kiểm soát chất lượng dữ liệu thô:
•Loại bỏ các trình tự chất lượng thấp, trình tự bộ chuyển đổi,vân vân;
•Công cụ: quy trình phát triển nội bộ;
2. Căn chỉnh dữ liệu theo bộ gen tham chiếu:
• Căn chỉnh các lần đọc bằng thuật toán nhận biết mối nối dựa trênbộ gen tham khảo.
•Công cụ:HISAT2, Samtools
3. Phân tích chất lượng thư viện:
•Phân tích độ dài chèn, phân tích bão hòa chuỗi, v.v;
•Công cụ:Samtools;
4. Phân tích cấu trúc trình tự:
•Phân tích ghép nối thay thế, tối ưu hóa cấu trúc gen,dự đoán gen mới, v.v;
•Công cụ:dây buộc, so sánh gff, GATK,KIM CƯƠNG, InterProScan, VàHMMER.
5. Phân tích biểu thức vi phân:
•Sàng lọc DEG, phân tích mối quan hệ hợp tác, chức nănglàm giàu;
Kết quả trực quan khác nhau;
RvớiSEGseq, DESeq2, ggplot2, DEXSeq
Thẩm quyền giải quyết
1. Kim, Daehwan và cộng sự. “Căn chỉnh bộ gen dựa trên đồ thị vàkiểu gen với kiểu gen HISAT2 và HISAT.”Thiên nhiênCông nghệ sinh học37 (2019): 907 - 915.
2. McKenna, Aaron và cộng sự. “Bộ công cụ phân tích bộ gen: aKhung MapReduce để phân tích DNA thế hệ tiếp theosắp xếp dữ liệu.”Nghiên cứu bộ gen20 9 (2010): 1297-303 .
3. Li, Heng và cộng sự. “Định dạng Căn chỉnh trình tự/Bản đồ vàSAMtools.”Tin sinh học25 (2009): 2078 - 2079.
4. Perțea, Mihaela và cộng sự. “StringTie cho phép cải thiệntái tạo lại bản phiên mã từ các lần đọc RNA-seq.”Thiên nhiênCông nghệ sinh học33 (2015): 290-295.
5. Tình yêu, Michael I. và cộng sự. “Ước tính được kiểm duyệt về sự thay đổi lần vàphân tán dữ liệu RNA-seq với DESeq2.”bộ genSinh vật học15 (2014): n. trang.
6. Eddy, Sean R.. “Tìm kiếm HMM hồ sơ tăng tốc.”làm ơn Sinh học tính toán7 (2011): n. trang.

nhận được báo giá

Viết tin nhắn của bạn ở đây và gửi cho chúng tôi

Gửi tin nhắn của bạn cho chúng tôi: