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mRNA-Sequenzierung (NGS) mit Referenzgenom

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mRNA-Sequenzierung (NGS) mit Referenzgenom

RNA-Seq ist ein Standardverfahren in den Lebens- und Pflanzenwissenschaften und schließt die Lücke zwischen Genomen und Proteomen. Seine Stärke liegt in der Entdeckung neuer Transkripte und der Quantifizierung ihrer Expression in einem einzigen Assay. Es wird häufig für vergleichende Transkriptomstudien eingesetzt und liefert Erkenntnisse über Gene, die mit verschiedenen Merkmalen oder Phänotypen in Zusammenhang stehen, beispielsweise durch den Vergleich von Mutanten mit Wildtypen oder die Untersuchung der Genexpression unter spezifischen Bedingungen. Die BMKCloud mRNA(Reference) App integriert Expressionsquantifizierung, differentielle Expressionsanalyse (DEG) und Sequenzstrukturanalysen in die mRNA-Seq(NGS)-Bioinformatik-Pipeline und vereint die Stärken ähnlicher Software, um Komfort und Benutzerfreundlichkeit zu gewährleisten. Nutzer können ihre RNA-Seq-Daten in die Cloud hochladen, wo die App eine umfassende, zentrale Bioinformatik-Analyselösung bietet. Darüber hinaus legt sie Wert auf ein optimales Nutzererlebnis und bietet personalisierte Funktionen, die auf die individuellen Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten sind. Benutzer können Parameter festlegen und die Pipeline-Mission selbst einreichen, den interaktiven Bericht überprüfen, Daten/Diagramme anzeigen und Data-Mining durchführen, wie z. B.: Zielgenauswahl, funktionelles Clustering, Diagrammerstellung usw.

Demo-Ergebnisse
Data-Mining
Importanforderung
Hauptanalyse
Referenz
Demo-Ergebnisse

Data-Mining

Importanforderung

Plattform:Illumina, MGI
Strategie:RNA-Seq
Layout: Gepaart, saubere Daten.
Bibliothekstyp:fr-unstranded, fr-firststrand oder fr-secondstrand
Leselänge:150 bp
Dateityp:*.fastq, *.fq, *.fastq.gz oder *.fq.gz. Das System wirdDie .fastq-Dateien werden automatisch anhand ihrer Dateinamen zugeordnet.z.B. *_1.fastq gepaart mit *._2.fastq.
Anzahl der Proben:Es gibt keine Beschränkungen hinsichtlich der Anzahldie Anzahl der Proben, aber die Analysezeit verlängert sich mit der Anzahl der ProbenDie Probenanzahl steigt.
Empfohlene Datenmenge:6 g pro Probe

Hauptanalyse
Die wichtigsten Analyse- und bioinformatischen Werkzeuge der mRNA-Sequenzierung (Referenz)Die Pipeline sieht wie folgt aus:
1. Qualitätskontrolle der Rohdaten:
•Entfernung von Sequenzen minderer Qualität und Adaptersequenzen,usw;
•Tools: intern entwickelte Pipeline;
2. Ausrichtung der Daten an einem Referenzgenom:
•Ausrichten von Reads mit einem splice-sensitiven Algorithmus an derReferenzgenom.
•Werkzeuge:HISAT2, samtools
3. Analyse der Bibliotheksqualität:
•Analyse der Insertlänge, Sequenzsättigungsanalyse usw.;
•Werkzeuge:samtools;
4. Sequenzstrukturanalyse:
•Analyse alternativer Spleißvarianten, Optimierung der Genstruktur,neuartige Genvorhersage usw.;
•Werkzeuge:StringTie, gffcompare, GATK,DIAMANT, InterProScan, UndHMMER.
5. Analyse der differentiellen Genexpression:
•DEG-Screening, Korrelationsanalyse, funktionelleAnreicherung;
Verschiedene Visualisierungsergebnisse;
RmitSEGseq, DESeq2, ggplot2, DEXSeq
Referenz
1. Kim, Daehwan et al. „Graphbasierte Genomausrichtung undGenotypisierung mit HISAT2 und HISAT-Genotyp.“NaturBiotechnologie37 (2019): 907 - 915.
2. McKenna, Aaron et al. „Das Genome Analysis Toolkit: einMapReduce-Framework zur Analyse von DNA der nächsten GenerationSequenzierungsdaten.“Genomforschung20 9 (2010): 1297-303 .
3. Li, Heng et al. „Das Sequence Alignment/Map-Format undSAMtools.“Bioinformatik25 (2009): 2078 - 2079.
4. Perțea, Mihaela et al. „StringTie ermöglicht verbesserteRekonstruktion eines Transkriptoms aus RNA-Seq-Reads.“NaturBiotechnologie33 (2015): 290-295.
5. Love, Michael I. et al. „Moderierte Schätzung der Faltänderung undDispersion für RNA-Seq-Daten mit DESeq2.“GenomBiologie15 (2014): n. pag.
6. Eddy, Sean R.. „Beschleunigte Profil-HMM-Suchen“.PLoS Computerbiologie7 (2011): n. pag.

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