5.qRT-PCR验证 挑选显著差异表达的12个unigene(6个上调,6个下调),通过qRT-PCR验证其表达水平。qRT-PCR验证的结果与测序结果是一致的(图4),说明了RNA-Seq结果的可靠性。 图4 qRT-PCR表达水平验证 参考文献:Matsubara N, Munehara H, Takahashi R, et al. Acoustic property of sound production by fat green...
公式解释:(实验组+对照组) ×生物学重复数:如果实验组和对照组一共4个样本,做3个生物学重复,则样本数是4×3=12个;建议生物学重复数至少3个。 RNA-Seq数据挖掘:找到关键基因、功能和通路 验证:再做10个左右的qRT-PCR技术验证,推荐继续做功能验证,如果要发表高分文章,尤其是疾病研究文章,还需大样本量的验证。
RNA-Seq数据挖掘:找到关键基因、功能和通路 验证:再做10个左右的qRT-PCR技术验证,推荐继续做功能验证,如果要发表高分文章,尤其是疾病研究文章,还需大样本量的验证。 另外,对于无参考序列的物种,混合所有样本做一个转录组de novo组装后作为参考序列。 公式2:样本选择公式 “实验组+对照组”,样本选择要充分考虑基因...
生物学重复数+RNA-Seq数据挖掘+验证 公式解释:(实验组+对照组) ×生物学重复数:如果实验组和对照组一共4个样本,做3个生物学重复,则样本数是4×3=12个;建议生物学重复数至少3个。 RNA-Seq数据挖掘:找到关键基因、功能和通路 验证:再做10个左右的qRT-PCR技术验证,推荐继续做功能验证,如果要发表高分文章,尤其...
2017年7月5日,国际权威学术期刊Nature Communication发表了题为” Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis”的研究论文。 Summary RNA-测序(RNA-seq)是转录组研究的一项重要技术,自它首次亮相以来,已经开发了数百种分析工具。尽管最近的努力试图...
通过转录组测序(RNA sequencing, RNA-seq)分析4对TNBC组织和癌旁正常组织,得到差异表达的circRNA表达谱。采用Sanger测序、PCR扩增、RNA酶R消化及放线菌素D处理等方法鉴定circSEPT9。应用实时荧光定量PCR和原位杂交技术检测TNBC患者中circSEPT9的表达,分析其表达与临床病理特征的关系,进一步评价其预后。通过一系列体内外...
且scRNA-seq样本价格相对bulk RNA-seq高很多,单细胞关联普转,可“低投入、高性价比”解决问题,助力研究者发表高分文章。 案例4 单细胞转录组+转录组揭示了Hmga2通过促进急性视网膜损伤小鼠Müller神经胶质细胞命运的转变以保护视力功能 英文题目:Identifying Hmga2 preserving visual function by promoting a shift of ...
采用流式分选细胞,随后进行scRNA-seq(MARS-seq/Smart-seq/2),同时获得单细胞与对应的荧光信号,将荧光所表示的蛋白质水平与转录组在同一细胞中关联。利用FACS结合半定量RT-PCR,结合scRNA-seq,根据细胞表面marker可以区分细胞类型与状态和鉴定稀有细胞。 细胞内成分 分离分析 ...
RNA-Seq推荐的测序数据量,主要与基因数量有关,不同物种基因组大小相差比较大,但是编码基因的数量相差并不大,一般物种在3万左右。为了给研究者更准确全面的数据结果,DNBSEQ平台推荐20M clean reads。 2. 转录组测序和qRT-PCR结果会出现不一致,是合理的吗?应该如何挑选基因做qRT-PCR验证呢?
为了对数据进行描述,我们使用Spearman的秩相关系数,通过计算每种归一化方法的RNA-Seq丰度预测与测量的QRT-PCR值之间的相似性来评估性能。 Spearman相关系数作为一种非参数方法来度量两个变量之间的线性相关性。 它被计算为数据秩上的皮尔逊相关系数。 对于一组大小为n的基因和相应的n个原始数据,变量x 为 QRT-PCR基因...