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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 biológicas y agrícolas, que conecta genomas y proteomas. Su principal ventaja reside en el descubrimiento de nuevos transcritos y la cuantificación de su expresión en un solo ensayo. Se utiliza ampliamente en estudios transcriptómicos comparativos, lo que permite comprender mejor los genes relacionados con diversos rasgos o fenotipos, como la comparación de mutantes con plantas silvestres o el análisis 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 la secuencia en el flujo de trabajo bioinformático de mRNA-seq(NGS), combinando las ventajas de software similar para garantizar comodidad y facilidad de uso. Los usuarios pueden subir sus datos de RNA-seq a la nube, donde la aplicación ofrece una solución integral de análisis bioinformático. Además, prioriza la experiencia del usuario, ofreciendo operaciones personalizadas adaptadas a sus necesidades específicas. Los usuarios pueden configurar parámetros y enviar la misión del pipeline por sí mismos, consultar el informe interactivo, ver datos/diagramas y realizar minería de datos completa, como por ejemplo: selección de genes objetivo, agrupamiento funcional, diagramación, 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: Emparejados, datos limpios.
Tipo de biblioteca:fr-unstranded, fr-firststrand o fr-secondstrand
Longitud de lectura:150 pb
Tipo de archivo:*.fastq, *.fq, *.fastq.gz o *.fq.gz. El sistema lo haráemparejar automáticamente los archivos .fastq según sus nombres de archivo,p. ej. *_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 de muestras.Las muestras crecen.
Cantidad de datos recomendada:6 g por muestra

Análisis principal
Las principales herramientas de análisis y bioinformáticas de mRNA-seq (Referencia)El proceso es el siguiente:
1. Control de calidad de datos brutos:
•Eliminación de secuencias de baja calidad, secuencias adaptadoras,etc;
•Herramientas: sistema desarrollado internamente;
2. Alineación de los datos con un genoma de referencia:
•Alinear lecturas con un algoritmo que tiene en cuenta el empalme contra elgenoma de referencia.
•Herramientas:HISAT2, samtools
3. Análisis de la calidad de la biblioteca:
•Análisis de longitud de inserción, análisis de saturación de secuencia, etc.
•Herramientas:samtools;
4. Análisis de la estructura de la secuencia:
•Análisis de empalme alternativo, optimización de la estructura genética,predicción de genes novedosos, etc.;
•Herramientas:StringTie, gffcompare, GATK,DIAMANTE, InterProScan, yHMMER.
5. Análisis de expresión diferencial:
•Detección de DEG, análisis de correlaciones, análisis funcionalenriquecimiento;
•Diversos resultados de visualización;
•RconSecuenciación SEG, DESeq2, ggplot2, DEXSeq
Referencia
1. Kim, Daehwan et al. “Alineación del genoma basada en gráficos yGenotipado con HISAT2 y genotipo HISAT.”NaturalezaBiotecnología37 (2019): 907 - 915.
2. McKenna, Aaron et al. “El kit de herramientas de análisis del genoma: unMarco de trabajo MapReduce para el análisis de 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 mejorarReconstrucción de un transcriptoma a partir de lecturas de RNA-seq.”NaturalezaBiotecnología33 (2015): 290-295.
5. Love, Michael I. et al. “Estimación moderada del cambio de pliegue ydispersión para datos de RNA-seq con DESeq2.”genomaBiología15 (2014): n. pág.
6. Eddy, Sean R. “Búsquedas HMM de perfil aceleradas”.PLoS Biología Computacional7 (2011): n. pág.

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