转录组测序(RNA-Seq)的研究对象是特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有mRNA的总和。新一代高通量测序技术能够全面快速的获得某一物种特定组织或器官在某一状态下的几乎所有转录本序列信息,从而准确地分析基因表达差异、基因结构变异、筛选分子标记(SNPs或SSR)等生命科学重要问题。 A workflow for RNA-seqRuairi...
我们一般的RNA-seq要测的,也是mRNA的各种变化,所以,在实验过程当中,我们一般要把核糖体RNA先去掉。然后再进行建库测序。 去除核糖体RNA,并进行建库的方法有许多种。目前应用最广泛的是illumina公司的TruseqRNA建库方法。 上图是mRNA测序的建库过程图。 首先,利用高等生物的mRNA都有Poly(A)尾巴这个特点,用带有Poly(T...
这意味着要测序的RNA大约在100M nt(如果读长为单端100nt,相当于reads为1M) reads:高通量测序平台产生的短序列就称为reads(每次测序的读长,体现在fastq文件),也称为一个读段,reads可以是单独一条,成为Single End reads,简称SE read,也可以是两条具有物理关系的一对reads,根据reads方向,可以分为Pair-end reads...
但实际上,随着测序单价的下降,目前市场上RNA-seq类项目的单样本测序量正在不断提高。以2G,PE100测序的表达谱项目为例,其对应的测序量为20M条reads。如果一条长度为1kbp的低表达基因的表达量为RPKM=0.5,其理论上可以检测到的reads数为20×0.5=10。所以低丰度基因的检测,对RNA-seq这个技术来说并非最大问题。 如...
RNA-seq的counts值,RPM, RPKM, FPKM, TPM 的异同 现在常用的基因定量方法包括:RPM, RPKM, FPKM, TPM。这些表达量的主要区别是:通过不同的标准化方法为转录本丰度提供一个数值表示,以便于后续差异分析。 标准化的主要目的是去除测序数据的技术偏差:测序深度和基因长度。
RNA-Seq是一种基于高通量测序技术的转录组学研究方法,通过对生物样品中所有RNA分子进行测序,从而获得基因表达的全面信息。今天,我们来详细讲解RNA-Seq的原理和应用。🔍 什么是RNA-Seq? RNA-Seq,即RNA测序技术,也称为转录组测序技术,是一种通过观察基因表达来分析整个基因组的技术。主要测序对象包括信使RNA(mRNA)、...
RNA-seq测序最低要求量 对于初次做转录组（RNA-seq）测序的来说，测多少G的碱基才能既不费钱又能将物种转录组的信息基本覆盖全呢？很多人会自然不自然的想到用覆盖基因组的多少倍来衡量。当然在基因组重测序上至少要覆盖基因组的3倍以上，现在一般使用的是4-5倍，即，如果一个物种的基因组是1.0G，那么测序量...
RNA测序(RNA Sequencing,简称RNA-Seq,也被称为全转录物组鸟枪法测序Whole Transcriptome Shotgun Sequencing,简称WTSS),是基于二代测序技术研究转录组学的方法,可以快速获取给定时刻的一个基因组中RNA的种类和数量。 RNA-Seq有助于查看基因的不同转录本、转录后修饰、基因融合、突变/SNP和基因表达随时间的变化,或在...
测序得到的原始数据我们称之为 Raw reads,之后我们会根据 10X Genomics单细胞RNA Seq独特的文库结构,对 Reads 的 Barcode 、UMI 和插入片段部分进行拆分,之后插入片段部分将比对到参考基因组,然后统计比对到各个区域的比例,并进行表达量统计;基于表达量的结果, 进行细胞时间轨迹预测,细胞聚类等分析,基于差异表达的结果...
讨论的第一部分,我们也解释过,目前RNA-seq 的数据量(一般不低于2G,对于lncRNA测序,数据量一般更大)已经足以保证大部分低丰度基因的检测。而且,从本文我们可以看到,在其他条件不变的情况下,单样本数据量从100%降低到15%,差异基因的检出率(真阳性率,TPR) 降低较为平缓。所以,单样本数据量对RNA-seq定量和差异...