RNA-seq数据分析缺少公共lncRNA数据库,无法快速的系统性注释和分析lncRNA 不像蛋白编码基因已具有成熟的参考数据库,RNA-seq目前仍缺少公共的完善可靠的参考数据库,以用于原始测序数据的序列比对和注释。此外,RNA-seq的短reads在5’末端或3’末端覆盖度不均一,且经常存在RNA降解、或者逆转录过程不能完整的复制至RNA ...
lncRNA.seq=lncRNA,SS.features=FALSE,cds.format="DNA",lnc.format="DNA",check.cds=TRUE,ignore.illegal=TRUE)plant=readRDS("./Model/Plant_model.rda")Seqs<-seqinr::
以下是一些LncRNA-Seq的应用方向: (2)lncRNA表达调控研究:LncRNA-Seq用于研究不同细胞类型、组织、发育阶段、生理状态或疾病状态下lncRNA的表达变化,帮助了解lncRNA在基因调控中的作用。 (3)lncRNA与疾病关联研究:通过比较疾病患者和正常对照组的lncRNA表达数据,可以鉴定与疾病相关的lncRNA,从而深入了解lncRNA在疾病...
大多数发表的RNA-seq数据都是基于oligo-dT方法富集包含poly(A)尾巴的转录本,定位于分析转录组上的蛋白质编码区 (生信宝典注:部分lncRNA也有poly(A)尾巴)。但是这种方法除了会导致3ʹ端偏好外,很多不含Poly-A尾巴的非编码RNA,例如miRNA和增强子RNA不会被测到。完全不进行选择而使用全部提取的RNA也不合适,因为这...
芯片比RNA-Seq更适合低丰度lncRNA表达谱的检测 芯片的原理是通过与序列特异性探针的杂交识别RNA。对于特定的基因,即使杂交体系中存在高丰度的无关序列也不会影响该基因的杂交结果,因而对于低丰度表达谱的检测几乎无影响。而RNA-Seq的数据中,大部分测序reads被表达丰度很高的RNA如管家基因占据,从而导致低丰度的RNA只有...
大多数发表的RNA-seq数据都是基于oligo-dT方法富集包含poly(A)尾巴的转录本,定位于分析转录组上的蛋白质编码区 (生信宝典注:部分lncRNA也有poly(A)尾巴)。但是这种方法除了会导致3ʹ端偏好外,很多不含Poly-A尾巴的非编码RNA,例如miRNA和增强子RNA不会被测到。完全不进行选择而使用全部提取的RNA也不合适,因为这...
如果不能区分reads来自哪一条链,那么NAT lncRNA 与mRMA就区分不出来了 从思考问题的熊的博客 中,可知道如果把链特异性文库当做普通的文库来计算,对某一个基因来说影响不大,因为反义链的表达水平相对较低,但是如果是普通建库当做链特异性建库处理,结果误差会比较大。所以说,如果在非普通情况下,不用链特异性文库...
转录组是指一个细胞、组织或生物体在特定条件或状态下转录的所有RNA集合。RNA-Seq利用新一代测序技术，通过测序细胞或组织中的所有RNA，分析其种类和丰度，从而获得基因表达的全景图。转录组测序的主要步骤包括：RNA提取、构建文库、测序和数据分析。二、转录组测序的主要步骤 RNA提取：从样本（如细胞、组织、血液等）...
单细胞lncRNA测序(scRNA-lncRNA seq) 普通单细胞转录测序(scRNA-seq)分析主要依赖于编码基因表达进行细胞分型等分析,而研究表明相比蛋白编码基因,lncRNA具有更强的细胞特异性。在传统Bulk-seq检测中,在细胞亚群或单个细胞中的高表达lncRNA往往在组织水平表现为低表达。而单细胞lncRNA测序则可显著提升对细胞亚群特异性...
随着高通量测序技术的发展RNASeq也随之发展起来,结合长读长RNA测序、RNA直接测序技术以及更好的数据分析计算工具等,目前已可以用于研究单细胞基因的表达、翻译、RNA结构等多方面生物学功能。由于技术的不断革新,RNASeq正在帮助人们更好的了解RNA生物学。 此前小编用了11期内容...