自二十世纪九十年代中期以来，芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。在这一技术最辉煌的时期，准备研究基因表达模式的人都会想到使用芯片。不过随着测序成本的直线下降，RNA 测序（RNA-seq）成为了越来越受欢迎的转录组分析方法。DNA 芯片上排列着大量的核酸探针，可以代表生物的整个基因组或部分基因组，比如外显子、...
RNA-Seq:具有非常宽的动态范围,其动态范围可跨越多个数量级,比大多数芯片技术高出几个数量级。这使得RNA-Seq能够检测到更多低丰度的基因,具有更高的灵敏度。 基因芯片:动态范围相对较窄,可能无法准确检测到低丰度的基因。 三、检测能力与准确性 RNA-Seq:不仅能够检测基因表达谱,还能鉴定选择性剪接异构体、剪接位点...
即使在仅研究基因水平差异表达的情况下,定量isoform的差异也会获得更准确的结果,尤其是基因在不同条件下主要表达不同长度的isoform时。例如,如果某个基因的一个isoform在一个样品组中的长度是另一样品组中的isoforms的一半,但表达速率是后者的两倍,则纯基于基因的定量将无法检测到这一表达差异。 常用的定量工具包括RSE...
因为不需要考虑外显子连接检测 (exon junction)和基因长度归一化,这一方法的数据分析也简化了(生信宝典注:其实也是需要考虑的,转录本末端或UTR区也会存在剪接,具体取决于测序读长和特定基因的结构。不过如果使用STAR/BWA等有soft-clip机制的比对工具也可以不考虑。)。但是,3ʹ mRNA-seq方法可能会受到转录本序列相...
RNA-seq的广泛应用促进了对许多生物层面的理解,如揭示了mRNA剪接的复杂性、非编码RNA和增强子RNA调控基因表达的机制。RNA-seq的发展和进步一直离不开技术发展的支持(湿实验方面和计算分析方面),且与先前的基于基因芯片的技术比起来,获得的信息更多、偏好性更小。到目前为止,已从标准的RNA-seq流程中衍生出多达100种不...
芯片分析依赖于已知的基因组信息,这也是该技术的最大局限。显然,在探索性研究和非模式生物研究中,RNA-seq才是真正的大赢家。RNA-seq的转录组分析是无偏好的,可以揭示新剪接点、小RNA以及芯片漏掉的新基因。 “与芯片探针不同,RNA测序不需要预先知道序列信息,”安捷伦科技公司的Kevin Poon说,“因此它是一个理想的...
就像“大家一起来找茬”这种小游戏,找出两幅图的不同之处,点错会扣分,点对就得分,芯片分析就是依赖于已知的基因组信息确定未知的基因组信息,这也是该技术的最大局限。 RNA-seq——更加灵敏,可减少漏网之鱼 研究指出,在检测丰度较高的基因时,RNA-seq和芯片的结果基本一致。但在检测表达水平低的基因时,RNA-seq...
于是听说NGS比较火,那就RNA-seq吧,反正也贵不了太多!其实未必,有些时候,Microarry更合适,尤其你不需要检测新基因、对重复性要求较高而且经费又有限的情况下。 高通量测序(NGS)和基因芯片是对转录组中的基因的拷贝数、不同剪切体等定性和定量的两大神器,一直以来被广泛使用,microarray应用的更广泛也更早,但是不足...
将荧光标记的cDNA制成微阵列探针来测定样本中特定转录本含量。又称为 基因芯片(Gene Chip)、微阵列(Microarry)。 获取表达量的步骤: 提取RNA -> 反转录 (->扩增)->标记->杂交->扫描->获得原始数据 局限性: • 只能检测已知或;确定性的序列 • 无法检测新发现的,未放置到芯片上的基因 ...