随着测序技术的发展,单一组学的分析往往不能很好地解释生物学问题,此时多组学的联合分析应运而生。在疾病研究领域,可能涉及到组学数据有,基因组,外显子组,转录组,表观组,蛋白组或代谢组等。通过不同组学的数据相互补充,相互关联,缩小研究基因的范围,找到更有可能的hub基因。常规的单组学分析已经很成熟,但是很多老师...
如果一个基因有编码区的非同义突变,同时转录组又鉴定到这个基因的表达在肿瘤组织和正常组织中存在差异,那么这个基因与疾病的关系就会被描述的很清楚,基因的突变影响了基因的表达,从而造成相关信号通路的异常,进而对疾病造成影响。除此之外,通过全基因组重测序或者外显子组鉴定出来的拷贝数异常(CNV)和染色体结构变异(SV...
空间表观基因组-转录组测序直接在组织中产生了两个层次的时空组学信息,其数据质量与以前通过单一模式获得的数据质量相似。这些技术使研究人员能够在组织背景下研究时空动态和全基因组基因调控机制。 该研究已经证明了ATAC或CUT&Tag与RNA联合用于空间多组学映射。有可能将所有三种技术(染色质可及性、组蛋白修饰和转录组)...
使用Agilent 2100生物分析仪(Agilent Technologies, USA)评估每个RNA样品的质量和丰度;使用NEBNext ultra RNA Library Prep Kit (New England Biolabs, USA)构建cDNA文库,然后用Illumina Novaseq 6000平台进行转录组测序。使用Bowtie2 v2.2.6将Reads映射到H37Rv参考基因组以生成BAM文件,用HTSeq v0.6.0的FPKM软件分析基...
第三、基因组与转录组整合分析方法 基因组测序提供了有关基因组序列和位点的信息,而转录组测序包含了大量发生在细胞的转录过程中的信息。基于这两个层面提供的信息,结合分析技术,就可以对基因和转录本进行联合分析,并推断在不同生理环境下基因在转录水平上的调控。在近年来的研究中,越来越多的研究者将这两个层面的...
生物医学多组学数据分析挖掘临床应用之转录组数据分析思路实操讲解与分享 379 -- 54:12 App 表观组学与其他组学联合分析及高分文章数据挖掘思路解析 1262 -- 5:22 App 临床预测模型构建R语言数据集的实操以及进行外部数据输入具体步骤讲解 348 -- 7:17 App 一只羊的开发日记 | day1 4536 4 19:38 App 为什...
研究从头构建了油茶基因组,接着进行了比较基因组和群体基因组学研究。联合转录组测序数据,在GWAS分析的基础上,计算性状与表达量间的相关性,再计算SNP和表达量间的关联,挖掘出了可信的候选基因,和有利的等位基因,为油茶驯化与遗传育种研究提供了新见解。
转录组学与基因组学联合分析不仅可以相互验证结果,还可以从因果层次缩小目标基因数量,锁定核心基因,实现从 SNP 到转录水平再到生物学功能的系统研究。 参考文献: [1] Tang Shan,Zhao Hu,Lu Shaoping et al. Genome- and transcriptome-wide association studies provide insights into the genetic basis of natural ...
除了对于基因组和转录组分别进行研究之外,有时人们也会将它们组合起来进行研究,以便更深入地探究人类基因信息的特性。这种联合方法被称为基因组转录组联合分析(integrative analysis)。在这种方法中,人们会同时进行基因组和转录组的测序和分析,以便更好地理解基因组和转录组之间的关系,以及细胞内不同基因的调控和功能。
(83个原发灶,44个区域淋巴结灶,40个转移灶)和35个匹配的血液样本,分别进行外显子组测序、全基因组测序、转录组测序、单细胞转录组测序,通过对配对原发和转移性鼻咽癌的基因组、转录组和单细胞转录组测序数据进行综合分析,揭示了鼻咽癌转移途径和对局部治疗的效应的细胞分子机制,为鼻咽癌远处转移患者的治疗决策提供...