BMKCloud-ში შესვლა
1

mRNA-seq (NGS) საცნობარო გენომით

百迈客云网站-11

mRNA-seq (NGS) საცნობარო გენომით

RNA-seq არის სტანდარტული ინსტრუმენტი სიცოცხლისა და მოსავლის მეცნიერებებში, რომელიც ავსებს ხიდს გენომებსა და პროტეომებს შორის. მისი ძლიერი მხარეა ახალი ტრანსკრიპტების აღმოჩენა და მათი ექსპრესიის ერთი ანალიზით რაოდენობრივი განსაზღვრა. ის ფართოდ გამოიყენება შედარებითი ტრანსკრიპტომიული კვლევებისთვის, რომლებიც ნათელს ჰფენენ სხვადასხვა მახასიათებლებთან ან ფენოტიპებთან დაკავშირებულ გენებს, როგორიცაა მუტანტების შედარება ველურ ტიპებთან ან გენის ექსპრესიის გამოვლენა კონკრეტულ პირობებში. BMKCloud mRNA (Reference) აპლიკაცია აერთიანებს ექსპრესიის რაოდენობრივ განსაზღვრას, დიფერენციალური ექსპრესიის ანალიზს (DEG) და თანმიმდევრობის სტრუქტურის ანალიზს mRNA-seq (NGS) ბიოინფორმატიკის მილსადენში და აერთიანებს მსგავსი პროგრამული უზრუნველყოფის ძლიერ მხარეებს, რაც უზრუნველყოფს მოხერხებულობას და მომხმარებლისთვის მოხერხებულობას. მომხმარებლებს შეუძლიათ ატვირთონ თავიანთი RNA-seq მონაცემები ღრუბელში, სადაც აპლიკაცია გთავაზობთ ყოვლისმომცველ, ერთიან ბიოინფორმატიკულ ანალიზის გადაწყვეტას. გარდა ამისა, ის პრიორიტეტს ანიჭებს მომხმარებლის გამოცდილებას, სთავაზობს პერსონალიზებულ ოპერაციებს, რომლებიც მორგებულია მომხმარებლების კონკრეტულ საჭიროებებზე. მომხმარებლებს შეუძლიათ პარამეტრების დაყენება და მილსადენის მისიის დამოუკიდებლად წარდგენა, ინტერაქტიული ანგარიშის შემოწმება, მონაცემების/დიაგრამების ნახვა და მონაცემთა მოპოვების დასრულება, როგორიცაა: სამიზნე გენის შერჩევა, ფუნქციური კლასტერიზაცია, დიაგრამების აგება და ა.შ.

დემო შედეგები
მონაცემთა მოპოვება
იმპორტის მოთხოვნა
მთავარი ანალიზი
მითითება
დემო შედეგები

მონაცემთა მოპოვება

იმპორტის მოთხოვნა

პლატფორმა:ილუმინა, MGI
სტრატეგია:RNA-Seq
განლაგება: დამუშავებული, სუფთა მონაცემებით.
ბიბლიოთეკის ტიპი:fr-დაუჯაჭვავი, fr-პირველი ჯაჭვი ან fr-მეორე ჯაჭვი
წაკითხვის ხანგრძლივობა:150 bp
ფაილის ტიპი:*.fastq, *.fq, *.fastq.gz ან *.fq.gz. სისტემაავტომატურად აწყვილებს .fastq ფაილებს მათი სახელების მიხედვით,მაგ. *_1.fastq დაწყვილებულია *._2.fastq-თან.
ნიმუშების რაოდენობა:რაოდენობაზე შეზღუდვები არ არისნიმუშების რაოდენობა, მაგრამ ანალიზის დრო გაიზრდება მათი რაოდენობის მიხედვითნიმუშები იზრდება.
რეკომენდებული მონაცემების რაოდენობა:6G თითო ნიმუშზე

მთავარი ანალიზი
mRNA-seq-ის ძირითადი ანალიზი და ბიოინფორმატიკური ინსტრუმენტები (ცნობარი)მილსადენი შემდეგია:
1. Rawdata-ს ხარისხის კონტროლი:
• დაბალი ხარისხის თანმიმდევრობების, ადაპტერის თანმიმდევრობების მოცილება,და ა.შ.
• ინსტრუმენტები: კომპანიის მიერ შემუშავებული მილსადენი;
2. მონაცემების შესაბამისობა საცნობარო გენომთან:
• წაკითხვის გასწორება სპლაის-მგრძნობიარე ალგორითმით -თანსაცნობარო გენომი.
• ინსტრუმენტები:HISAT2, სამტოოლსი
3. ბიბლიოთეკის ხარისხის ანალიზი:
• ჩანართის სიგრძის ანალიზი, თანმიმდევრობის გაჯერების ანალიზი და ა.შ.;
• ინსტრუმენტები:სამტოოლსი;
4. თანმიმდევრობის სტრუქტურის ანალიზი:
• ალტერნატიული სპლაისინგის ანალიზი, გენის სტრუქტურის ოპტიმიზაცია,ახალი გენების პროგნოზირება და ა.შ.;
• ინსტრუმენტები:სტრინგტაი, gffშედარება, GATK,ბრილიანტი, ინტერპროსკანიდაHMMER.
5. დიფერენციალური გამოხატვის ანალიზი:
• DEG სკრინინგი, კორელაციის ანალიზი, ფუნქციურიგამდიდრება;
სხვადასხვა ვიზუალიზაციის შედეგები;
RთანSEGseq, DESeq2, ggplot2, DEXSeq
მითითება
1. კიმი, დაევანი და სხვ. „გრაფიკებზე დაფუძნებული გენომის გასწორება დაგენოტიპირება HISAT2-ით და HISAT-გენოტიპით.ბუნებაბიოტექნოლოგია37 (2019): 907 - 915.
2. მაკკენა, აარონი და სხვ. „გენომის ანალიზის ინსტრუმენტების ნაკრები: აMapReduce ჩარჩო ახალი თაობის დნმ-ის ანალიზისთვისთანმიმდევრობის მონაცემები.“გენომის კვლევა209 (2010): 1297-303.
3. ლი, ჰენგი და სხვ. „მიმდევრობის გასწორების/მაკის ფორმატი დაSAMtools.”ბიოინფორმატიკა25 (2009): 2078 - 2079.
4. Perțea, Mihaela et al. „StringTie გაუმჯობესების საშუალებას იძლევატრანსკრიპტომის რეკონსტრუქცია RNA-seq წაკითხვიდან.”ბუნებაბიოტექნოლოგია33 (2015): 290-295.
5. ლავი, მაიკლ ი. და სხვ. „დაკეცვის ცვლილების ზომიერი შეფასება დაRNA-seq მონაცემების დისპერსია DESeq2-ით.”გენომიბიოლოგია15 (2014): n. გვ.
6. ედი, შონ რ. „პროფილის HMM დაჩქარებული ძიება“.PLoS გამოთვლითი ბიოლოგია7 (2011): n. გვ.

მიიღეთ შეთავაზება

დაწერეთ თქვენი შეტყობინება აქ და გამოგვიგზავნეთ

გამოგვიგზავნეთ თქვენი შეტყობინება: