所谓有参 RNAseq,主要是指有参考序列的 RNAseq 分析,如图所示,对于有参RNAseq 不需要对转录本进行拼接,而是将测序数据与参考基因组序列进行短序列比对,所有分析内容基于比对结果进行计算,包括差异表达基因筛选,可变剪切,预测新转录本等分析。 RNAseq denovo 分析中, 需要先进行拼接,拼接出一个基因集,然后将这个基因...
以HiSeq2500的高通量模式为例,一张测序芯片可以得到600Gb左右的数据。 A.Illumina测序原理图:基因组DNA片段化并与接头连接,形成DNA模板,灰色代表由核苷酸碱基(灰色点表示)组成的DNA片段,紫色和粉色分别代表两端接头(1);变性后的模板DNA两端接头分别与芯片表面对应的互补寡核苷酸结合(2);测序引物与一端接头互补配对,...
RNA测序(RNA-seq)是转录组学研究的重要工具,也是生命科学领域最常用的技术之一。相比于传统通路研究低维度、低通量的局限性,转录组学有以下优势:1)能够动态考察细胞基因组的表达,多维度地反映差异变化;2)可用于研究占RNA绝大部分的非编码RNA,研究其结构以及在细胞生命活动中的重要调控作用;3)与蛋白组学研...
RNAseq 简介 RNA测序(RNA-seq)在过去十年里逐渐成为全转录组水平分析表达和研究mRNA差异剪接必不可少的工具,应用于如单细胞基因表达、RNA翻译(translatome),RNA结构组(structurome), RNA-RNA/RNA-Protein的相互作用、空间转录组学(spatialomics)等多种RNA层面的研究(R. Stark, Grzelak, and Hadfield 2019)。
1.RNA-seq的研究内容 假设蓝色细胞是一群正常的神经细胞,红色细胞是一群突变的神经细胞。 通过将两种细胞进行比较,找出这两种细胞差异表达的基因,从而找出表型机制差异。如gene3在正常细胞中高表达(活跃),gene2在突变细胞中高表达(活跃),而gene1在两种细胞中的表达水平一致。在分析过程中,...
RNA-seq:用于RNA层面的研究,包括RNA结构组学等,常用于检测所有mRNA的表达量差异。基本步骤包括:提取RNA,富集mRNA合成cDNA并构建文库测序,比对reads,计算reads数定量(测序reads深度10-30Million reads)。1…
通常,RNA-seq 用于由细胞混合物组成的样本,称为批量 RNA-seq,并且具有许多应用。例如,它可用于表征健康/患病、野生型/突变体或对照/处理样品中组织之间的表达特征。或者在进化研究中,使用不同物种组织样本的比较转录组学。除了用于转录本定量之外,它还可以用于在模型和非模型生物体中查找和注释新基因、基因亚型和其...
RNA-Seq定量分析介绍