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mRNA-seq (NGS) con genoma di riferimento

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mRNA-seq (NGS) con genoma di riferimento

La sequenziatura dell'RNA (RNA-seq) è uno strumento standard nelle scienze biologiche e agrarie, che colma il divario tra genomi e proteomi. Il suo punto di forza risiede nella scoperta di nuovi trascritti e nella quantificazione della loro espressione in un unico test. È ampiamente utilizzata per studi trascrittomici comparativi, che permettono di far luce sui geni correlati a diverse caratteristiche o fenotipi, come il confronto tra mutanti e ceppi selvatici o la rivelazione dell'espressione genica in condizioni specifiche. L'app BMKCloud mRNA(Reference) integra la quantificazione dell'espressione, l'analisi dell'espressione differenziale (DEG) e l'analisi della struttura della sequenza nella pipeline bioinformatica della sequenziatura dell'mRNA (NGS) e unisce i punti di forza di software simili, garantendo praticità e facilità d'uso. Gli utenti possono caricare i propri dati RNA-seq sul cloud, dove l'app offre una soluzione completa e integrata per l'analisi bioinformatica. Inoltre, l'app pone la massima priorità sull'esperienza dell'utente, offrendo operazioni personalizzate e adattate alle esigenze specifiche di ciascuno. Gli utenti possono impostare i parametri e inviare autonomamente la missione della pipeline, controllare il report interattivo, visualizzare dati/diagrammi ed eseguire analisi dei dati, come ad esempio: selezione del gene target, clustering funzionale, creazione di diagrammi, ecc.

Risultati della dimostrazione
Data mining
Requisiti di importazione
Analisi principale
Riferimento
Risultati della dimostrazione

Data mining

Requisiti di importazione

Piattaforma:Illumina, MGI
Strategia:RNA-Seq
Disposizione: Dati puliti e ripuliti.
Tipo di biblioteca:fr-non filato, fr-primo filamento o fr-secondo filamento
Lunghezza di lettura:150 bp
Tipo di file:*.fastq, *.fq, *.fastq.gz o *.fq.gz. Il sistemaabbina automaticamente i file .fastq in base ai loro nomi,ad esempio *_1.fastq abbinato a *._2.fastq.
Numero di campioni:Non ci sono restrizioni sul numerodi campioni, ma il tempo di analisi aumenterà con l'aumentare del numero di campioniIl numero di campioni aumenta.
Quantità di dati consigliata:6 g per campione

Analisi principale
Principali strumenti di analisi e bioinformatici dell'mRNA-seq (Riferimento)La pipeline è la seguente:
1. Controllo qualità dei dati grezzi:
•Rimozione di sequenze di bassa qualità, sequenze adattatrici,ecc.
• Strumenti: pipeline sviluppata internamente;
2. Allineamento dei dati a un genoma di riferimento:
•Allineamento delle letture con un algoritmo consapevole dello splicing rispetto algenoma di riferimento.
•Utensili:HISAT2, samtools
3. Analisi della qualità della biblioteca:
•Analisi della lunghezza degli inserti, analisi della saturazione della sequenza, ecc.;
•Utensili:samtools;
4. Analisi della struttura della sequenza:
•Analisi dello splicing alternativo, ottimizzazione della struttura genica,predizione di nuovi geni, ecc.
•Utensili:Legatura a corda, gffcompare, GATK,DIAMANTE, InterProScan, EHMMER.
5. Analisi dell'espressione differenziale:
•Screening DEG, analisi di correlazione, funzionalearricchimento;
Diversi risultati di visualizzazione;
RconSEGseq, DESeq2, ggplot2, DEXSeq
Riferimento
1. Kim, Daehwan et al. “Allineamento del genoma basato su grafi egenotipizzazione con HISAT2 e HISAT-genotipo.NaturaBiotecnologia37 (2019): 907 - 915.
2. McKenna, Aaron et al. “Il kit di strumenti per l'analisi del genoma: unFramework MapReduce per l'analisi del DNA di nuova generazionedati di sequenziamento."Ricerca sul genoma20 9 (2010): 1297-303 .
3. Li, Heng et al. “Il formato di allineamento/mappatura della sequenza eSAMtools.Bioinformatica25 (2009): 2078 - 2079.
4. Perțea, Mihaela et al. “StringTie consente miglioramentiRicostruzione del trascrittoma a partire da sequenze di RNA.NaturaBiotecnologia33 (2015): 290-295.
5. Love, Michael I. et al. “Stima moderata del fold change edispersione per i dati RNA-seq con DESeq2."GenomaBiologia15 (2014): n. pag.
6. Eddy, Sean R.. “Ricerche accelerate di profili HMM.”PLoS Biologia computazionale7 (2011): n. pag.

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