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Secuenciación de ARNm (NGS) con genoma de referencia

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Secuenciación de ARNm (NGS) con genoma de referencia

La secuenciación de ARN (RNA-seq) es una herramienta estándar en las ciencias de la vida y los cultivos, que conecta genomas y proteomas. Su punto fuerte reside en el descubrimiento de nuevas transcripciones y la cuantificación de su expresión en un solo ensayo. Se utiliza ampliamente en estudios transcriptómicos comparativos, lo que arroja luz sobre genes relacionados con diversos rasgos o fenotipos, como la comparación de mutantes con tipos silvestres o la revelación de la expresión génica en condiciones específicas. La aplicación BMKCloud mRNA(Reference) integra la cuantificación de la expresión, el análisis de expresión diferencial (DEG) y el análisis de la estructura de secuencias en el proceso bioinformático de secuenciación de ARNm (NGS) y combina las ventajas de software similar, garantizando comodidad y facilidad de uso. Los usuarios pueden subir sus datos de secuenciación de ARN a la nube, donde la aplicación ofrece una solución integral de análisis bioinformático. Además, prioriza la experiencia del cliente, ofreciendo operaciones personalizadas adaptadas a sus necesidades específicas. Los usuarios pueden establecer parámetros y enviar la misión del pipeline por sí mismos, verificar el informe interactivo, ver datos/diagramas y completar la minería de datos, como: selección de genes objetivo, agrupamiento funcional, diagramas, etc.

Resultados de la demostración
Minería de datos
Requisito de importación
Análisis principal
Referencia
Resultados de la demostración

Minería de datos

Requisito de importación

Plataforma:Illumina, MGI
Estrategia:Secuenciación de ARN
Disposición: Datos emparejados y limpios.
Tipo de biblioteca:fr-no hebra, fr-primera hebra o fr-segunda hebra
Longitud de lectura:150 pb
Tipo de archivo:*.fastq, *.fq, *.fastq.gz o *.fq.gz. El sistemaemparejar automáticamente los archivos .fastq según sus nombres de archivo,por ejemplo *_1.fastq emparejado con *._2.fastq.
Número de muestras:No hay restricciones en el númerode muestras, pero el tiempo de análisis aumentará a medida que aumente el número deLas muestras crecen.
Cantidad de datos recomendada:6G por muestra

Análisis principal
Las principales herramientas de análisis y bioinformática de mRNA-seq (Referencia)El pipeline es el siguiente:
1. Control de calidad de datos brutos:
•Eliminación de secuencias de baja calidad, secuencias adaptadoras,etc;
• Herramientas: pipeline desarrollado internamente;
2. Alineación de datos con un genoma de referencia:
• Alinear lecturas con un algoritmo que reconoce empalmes contra elgenoma de referencia.
•Herramientas:HISAT2, herramientas sam
3. Análisis de la calidad de la biblioteca:
•Análisis de longitud de inserción, análisis de saturación de secuencia, etc.;
•Herramientas:herramientas sam;
4. Análisis de la estructura de la secuencia:
•Análisis de empalme alternativo, optimización de la estructura genética,predicción de nuevos genes, etc.;
•Herramientas:StringTie, comparación de gff, GATK,DIAMANTE, InterProScan, yHMMER.
5. Análisis de expresión diferencial:
• Detección de DEG, análisis de correlación, funcionalenriquecimiento;
Varios resultados de visualización;
RconSEGseq, DESeq2, ggplot2, Secuencia DEX
Referencia
1. Kim, Daehwan et al. “Alineación genómica basada en gráficos yGenotipificación con HISAT2 y HISAT-genotipo”.NaturalezaBiotecnología37 (2019): 907 - 915.
2. McKenna, Aaron et al. “El kit de herramientas de análisis del genoma: unMarco MapReduce para analizar ADN de próxima generación“datos de secuenciación”.Investigación del genoma20 9 (2010): 1297-303 .
3. Li, Heng et al. “El formato de alineación/mapa de secuencias yHerramientas SAM.”Bioinformática25 (2009): 2078 - 2079.
4. Perțea, Mihaela et al. “StringTie permite mejorar“Reconstrucción de un transcriptoma a partir de lecturas de ARN-seq”.NaturalezaBiotecnología33 (2015): 290-295.
5. Love, Michael I. et al. “Estimación moderada del cambio de pliegue yDispersión de datos de ARN-seq con DESeq2”.GenomaBiología15 (2014): n. pág.
6. Eddy, Sean R.. “Búsquedas aceleradas de perfiles HMM”.Más información Biología computacional7 (2011): n. pág.

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