除了分析基因表达水平,RNA-Seq还能发现新的转录本、SNP、剪接变体,并提供等位基因特异的基因表达。 RNA-Seq的动态范围更广,且假阳性可能更小,这意味着RNA-Seq的数据重复性应当比芯片要高。RNA-Seq能够检测样品中的所有RNA,这对于鉴定细胞的新颖转录本来说是个优点,但同时缺点在于,它检测了总的RNA,而细胞中很大一...
标准的RNA seq分析是利用大量组织或者细胞进行的,不能保存空间三维信息和细胞类型,不利于我们理解生物的复杂性。为了能深入研究,大佬们提出了超RNA分析技术,如单细胞测序和空间转录组等。 单细胞测序 scRNA-seq以单个细胞为样本(使用流式细胞仪,需要分离细胞,操作难度大),然后标记扩增其RNA,过程与常规转录组测序相似。
第三代测序技术(Long Read RNA-seq) 由于Illumina测序前需要事先将样本链打碎,测序后通过软件去还原完整的序列,而且单次读长限制在200bp以内,在做全转录组分析时可能会丢失相当一部分信息,而第三代测序技术恰恰弥补了这一短板。第三代技术有两种:1)单分子实时测序技术(SingleMolecular Real-Time Sequencing,SMRT),...
RNA测序(RNA-seq)自诞生起就应用于分子生物学,帮助理解各个层面的基因功能。现在的RNA-seq更常用于分析差异基因(DGE, differential gene expression),而从得到差异基因表达矩阵,该标准工作流程的基本分析步骤一直是没有太大变化: 始于湿实验,提取RNA,富集mRNA或消除rRNA,合成cDNA和构建测序文库。 然后在高通量平台(通...
RNA-Seq可进行全基因组水平的基因表达差异研究,具有定量更准确、可重复性更高、检测范围更广、分析更可靠等特点。除了分析基因表达水平,RNA-Seq还能发现新的转录本、SNP、剪接变体,并提供等位基因特异的基因表达。对于RNA-Seq的优缺点,Helicos BioSciences的研究人员在《PloS ONE》上做了清晰阐述。
转录组测序技术（RNA-seq）作为目前二代测序领域最普遍的技术手段而获得广泛应用，应运而生的多种方法各有特点、争奇斗艳。传统方法通常需要富集mRAN，片段化mRNA，反转录和加接头，及扩增等。缺点是只能每个样品独立建库，获得的全长转录组信息中绝大多信息在后期分析中极少用到，普遍存在建库步骤多、...
RNAseq建库方法 背景 当前RNAseq 主要研究的是 mRNA,由于一次转录过程中,mRNA 只占很少一部分(约 4~5%),需要采用特殊的建库方式将 mRNA 从总 RNA 中分离出来。常用的方式有两种,一种是根据 PlolyA 尾巴进行富集,另一种是降解 rRNA 的方法。两种方法各有优缺点,下面分别进行阐述。
RSeQC的优缺点 优点 •多功能化:RSeQC涵盖了测序数据质量控制的多个重要方面,适合RNA-Seq数据的全方位质量检查。 •图形化输出:每个分析模块都能生成直观的图形报告,帮助用户快速评估数据质量问题。 •开源免费:RSeQC是开源软件,广泛使用,且基于Python开发,便于集成到现有的分析流程中。