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...
RNA-seq 测序深度与数据量 zi纵笑yao 62 人赞同了该文章 一、数据量计算 分子生物学中基本概念与单位 nt=nucleotide, 即核苷酸数,通常用于描述单链,如RNA, primer等 bp=base pair, 即碱基对,用于描述双链的,如DNA, 双链RNA等 人类基因组有3000Mnt,其中大约1/30被用于蛋白质编码基因。这意味着要测序的RNA...
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。 如上图,大部分RNA-seq类项目,老师都会看到测序的饱和曲线达到平台期。也就是说再增加测...
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...
RPKM与FPKM的区别:RPKM值适用于单末端RNA-seq实验数据,FPKM适用于双末端RNA-seq测序数据。 RPKM/FPKM适用于基因长度波动较大的测序方法,如lncRNA-seq测序,lncRNA的长度在200-100000碱基不等。 TPM (Transcript per million) TPM的计算方法也同RPKM/FPKM类似,首先使用式2计算每个基因的表达值,去除基因长度的影响。随...
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)、...
首先, RNA-seq没有coverage这个概念，因为基因组是固定的，实实在在的染色体长度在那里放着，而RNA是跟基因的表达有关的，不同情况下基因的表达也不一样，那么我们测序得到的结果也不一样，用于表达是不断变化的，不像染色体是不变的，可以作为coverage 比较的基准，所以在判断我们测得RNA碱基量是否真实反映了当时...
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文库的测序读长分配到每个样本上的话,每个样本会测到平均20-30 million条读长(reads)(也就是常说的20-30M条读长),数据经过处理后,使用这些读长对每个基因或转录本进行定量,最后再用统计学方法来统计基因的差异。短读长RNA-seq方法很稳健,并且通过对短读长测序技术的大范围比较发现,这种技术在平台内和...
RPKM与FPKM的区别:RPKM值适用于单末端RNA-seq实验数据,FPKM适用于双末端RNA-seq测序数据。 RPKM/FPKM适用于基因长度波动较大的测序方法,如lncRNA-seq测序,lncRNA的长度在200-100000碱基不等。 TPM (Transcript per million) image.png TPM的计算方法也同RPKM/FPKM类似,首先使用式2计算每个基因的表达值,去除基因长度...