真核生物转录组测序

转录组是连接基因组遗传信息与生物功能的必然纽带。真核生物转录组测序基于高通量测序可全面快速地获得某一物种特定细胞或组织在某一状态下的所有转录本的集合，用于研究基因结构和基因功能、可变剪接和新转录本预测等。转录组研究已经成为揭示生物生长发育调控、逆境胁迫和抗病反应机制的最佳研究手段。

欧易特色

● 极强地处理复杂样本的能力

● 丰富的建库经验，加入文库均一化技术

● 协助客户快速、高效、准确性地进行生物信息分析可结合客户的需求

● 灵活进行定制化信息分析

样品要求

● RNA≥5 μg ● OD260/280为1.8-2.2 ● 适用范围：有无参考基因组皆可

A.真核生物转录组测序（有参考基因组物种）

项目流程

获取total RNA---文库构建---上机测序---原始测序数据---数据质控---数据比对---数据分析

推荐测序模式

● Hiseq4000，PE150 ● 5 Gb/每个样本

数据分析内容

标准数据分析

● 测序数据质量评估 ● Reads污染检测

● 参考序列比对

● 差异基因统计分析

·聚类分析 ·GO富集分析 ·KEGG富集分析

高级数据分析

● 基因结构优化 ● 新转录本预测

● 可变剪切分析 ● SNP和Indel分析

● 功能层次网络构建 ● 信号通路网络构建

● 加权基因共表达网络构建（WGCNA） ● 时间序列分析

● 基因表达趋势分析（STC）

B.真核生物转录组测序（无参考基因组物种）

项目流程

获取total RNA---文库构建---上机测序---原始测序数据---数据质控---数据De Novo组装---数据分析

推荐测序模式

● Hiseq4000，PE150 ● 10 Gb/每个样本

数据分析内容

标准数据分析

● 测序数据质量评估 ● Reads污染检测

● De novo组装 ● Unigene注释

● 差异基因统计分析

·聚类分析 ·GO富集分析 ·KEGG富集分析

高级数据分析

● 信号通路网络构建 ● 功能层次网络构建

● 加权基因共表达网络构建（WGCNA） ● 时间序列分析

● 基因表达趋势分析（STC）

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