这需要较少数量的微阵列或RNA seq 库(使用1385个微阵列样本,CoNekT使用913个RNA序列样本),ARS可以通过简单的“Google-like”搜索从20000多个拟南芥RNA seq-101文库中快速提取任意基因的丰度信息,并对组织102特异性、发育阶段、胁迫相关以及突变体和103种治疗方法的差异表达进行多重可视化。
这需要较少数量的微阵列或RNA seq 库(使用1385个微阵列样本,CoNekT使用913个RNA序列样本),ARS可以通过简单的“Google-like”搜索从20000多个拟南芥RNA seq-101文库中快速提取任意基因的丰度信息,并对组织102特异性、发育阶段、胁迫相关以及突变体和103种治疗方法的差异表达进行多重可视化。
拟南芥的数据信息 为得到注释包信息,可以查好后直接下载 BiocManager::install("TxDb.Athaliana.BioMart.plantsmart28",version="3.8")library(TxDb.Athaliana.BioMart.plantsmart28)ls('package:TxDb.Athaliana.BioMart.plantsmart28')a=TxDb.Athaliana.BioMart.plantsmart28# 查看包有哪些列columns(a)# keys返回这个...
这些可能代表TAIR10数据库中未包含的新型剪接基因。 可用性 - 这些数据存放在基于网络的开放式数据库中,TraVA,可以显示和分析基因表达谱和器官与发育阶段之间的差异基因表达。
到目前为止,公共数据库释放的拟南芥相关的RNA-seq文库数目已经超过20,000个。这些海量数据资源对研究基因的转录调控,组织特异性,胁迫处理以及不同发育阶段的基因表达是十分宝贵的资源。然而,如何高效地利用如此庞大的高通量测序数据资源,对于研究者来说是一个巨大的挑战,特别是对于缺少编程基础的实验人员或者计算资源短缺...
我们随机选择了16种独特的lncRNA(PacBio数据中的8个lncRNA和ONT Pc数据中的8个lncRNA)进行PCR扩增和Sanger测序验证,来自PacBio数据的8个lncRNA中,有2个与RNA-Seq序列完全相同,有2个具有少于3个错配的核苷酸(图6a,b);从ONT Pc数据中选择的8个lncRNA中,有5个lncRNA被验证,所有的lncRNA错配核苷酸都少于3个...
b.STAR用于找寻circRNA-seq数据中的反向剪接读段,参考基因组选用拟南芥(tair10)。 c.CIRCexplore2用于circRNA的鉴定,鉴定的候选者需要同时满足以下两个条件:(1)至少出现两个区分的读段(3个样本中)支持环状RNA接头鉴定。(2)非经典剪切信号用于鉴定circRNA时,需要三个区分的读段。
该研究首先结合RNA-seq和TRAP-seq分析,发现无论是在正常生长条件还是缺镁的情况下,基因的转录水平和翻译水平均存在着很大的差异。在早期缺镁条件下,10%的基因翻译状态(翻译水平和转录水平的比值)发生了改变(图1)。进一步通过分析转录水平...
然而,二代“RNA-seq”测序技术产生的短reads及实验流程中的反转录步骤,阻碍了对其转录组复杂性的有效表征。该研究使用牛津纳米孔技术(ONT)进行直接RNA测序(DRS) 得到具有特殊读长的reads,数据分析发现拟南芥转录组复杂性被大大低估,且DRS在识别新RNA亚型和RNA修饰方面具有极大优势,显著提高了对拟南芥转录组的注释。
单细胞转录组测序技术 (scRNA-seq) 可用来揭示不同细胞之间的转录异质性,尤其是对于整体上研究某个器官或者某群细胞单细胞转录组测序能在单个细胞分辨率下研究转录组表达情况,完美解决细胞异质性问题。但由于细胞壁等因素的限制,植物领域的单细胞转录组研究相对落后于生物医学领域。