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转录组

1 转录组数据介绍 1.1 转录组定义 1.2 RNA测序技术 1.2.1 mRNA-seq 1.2.2 long-read RNA-seq 1.3 转录组数据类型和格式 1.3.1 FASTQ文件 1.3.2 BAM/SAM文件 1.3.3 BED/GTF/GFF文件 2 生物信息学基础 2.1 基因组注释 2.2 生物统计学基础 2.3 R语言编程基础 2.4 Python编程基础 3 转录组数据预处理 3.1 转录组数据质量控制 3.1.1 fastQC 3.1.2 MultiQC 3.2 转录组数据剪接和过滤 3.2.1 Trimmomatic 3.2.2 Cutadapt 3.3 转录组数据比对 3.3.1 HISAT2 3.3.2 STAR 3.3.3 Bowtie2 3.4 比对结果评估 3.4.1 Qualimap 3.4.2 RSeQC 4 转录本组装与定量 4.1 转录本组装 4.1.1 Cufflinks/Cuffmerge/Cuffdiff 4.1.2 StringTie 4.2 转录本定量 4.2.1 HTSeq-count 4.2.2 featureCounts 4.3 差异表达分析 4.3.1 DESeq2 4.3.2 edgeR 4.3.3 limma-voom 5 功能富集分析 5.1 GO富集分析 5.2 KEGG通路富集分析 5.3 Reactome通路富集分析 6 转录组其他高级分析 6.1 转录组之时间序列分析 6.2 转录组之稳健性分析 6.3 转录组之协作网络分析 6.4 转录组之热图、火山图、PCA等可视化工具 7 转录组实例研究 7.1 已发表论文解析 7.2 自己的数据实践操作 8 转录组数据库资源 8.1 SRA 8.2 GEO 8.3 ArrayExpress 8.4 ENSEMBL 8.5 STRING
首页 教程 转录组 mRNA-seq
mRNA-seq(全称Messenger RNA sequencing)是一种用于测定细胞中基因表达水平的高通量测序技术。这项技术通过将mRNA转化为cDNA,然后进行测序,可以获取每个基因在特定样本中的表达量信息。 具体步骤如下: 1. mRNA分离:首先从细胞或组织样本中提取总RNA,然后通过 oligo(dT)纤维素或磁珠等方法富集mRNA。 2. cDNA合成:使用反转录酶将mRNA逆转录成cDNA。在这个过程中,为了提高效率和均一性,通常会加入带有随机接头的引物。 3. 文库构建:对cDNA进行打断,然后在两端加上测序接头,形成测序文库。这个过程可能还包括大小选择、PCR扩增等步骤。 4. 高通量测序:将构建好的文库加载到测序平台上,进行高通量测序。常用的测序平台有Illumina、Pacific Biosciences、Oxford Nanopore等。 5. 数据分析:通过对测序数据进行比对、定量、差异表达分析等步骤,可以得到每个基因在不同样本中的表达量信息。这些信息可以用来研究基因功能、调控网络、疾病机制等生物学问题。 mRNA-seq具有灵敏度高、动态范围广、无偏性等优点,已经成为研究基因表达的重要工具。同时,它也可以用于发现新的转录本、可变剪接事件、非编码RNA等功能元件。 1.2.2 small RNA-seq Small RNA-seq,即小RNA测序,是一种研究细胞内小RNA分子的技术。这些小RNA分子通常长度在18-30个核苷酸之间,包括microRNA、siRNA、piRNA等。它们在许多生物学过程中发挥着关键作用,如基因表达调控、转录后调控、染色质修饰和基因组稳定性维护等。 Small RNA-seq的基本步骤包括:首先,从细胞或组织中提取总RNA;然后,选择合适的方法富集小RNA分子,如使用寡核苷酸探针或者基于大小的分离方法;接着,将富集到的小RNA分子进行逆转录,生成cDNA;再通过PCR扩增得到足够的cDNA用于后续测序;最后,利用高通量测序技术(如Illumina、Ion Torrent等)对小RNA进行测序。 Small RNA-seq可以提供全面、精确的小RNA信息,包括小RNA的序列、丰度、表达谱以及潜在的功能。通过比较不同样本之间的差异,可以揭示各种生理病理状态下小RNA的变化规律,为疾病诊断、治疗和药物研发提供新的思路和策略。

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