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참조 게놈을 사용한 mRNA-seq(NGS)

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참조 게놈을 사용한 mRNA-seq(NGS)

RNA-seq는 생명과학 및 작물과학 분야에서 널리 사용되는 표준 도구로, 유전체와 단백질체 간의 간극을 메워줍니다. RNA-seq의 강점은 새로운 전사체를 발견하고 단일 분석으로 발현량을 정량화할 수 있다는 점입니다. 돌연변이체와 야생형을 비교하거나 특정 조건에서의 유전자 발현을 밝히는 등 다양한 형질 또는 표현형과 관련된 유전자를 규명하는 비교 전사체 연구에 폭넓게 활용됩니다. BMKCloud mRNA(Reference) 앱은 발현량 정량화, 차등 발현 분석(DEG), 서열 구조 분석 기능을 mRNA-seq(NGS) 생물정보학 파이프라인에 통합하고, 유사 소프트웨어의 장점을 결합하여 편리하고 사용자 친화적인 환경을 제공합니다. 사용자는 RNA-seq 데이터를 클라우드에 업로드하여 앱에서 제공하는 포괄적인 원스톱 생물정보학 분석 솔루션을 이용할 수 있습니다. 또한, 고객 경험을 최우선으로 고려하여 사용자의 특정 요구에 맞춘 맞춤형 서비스를 제공합니다. 사용자는 매개변수를 설정하고 파이프라인 작업을 직접 제출할 수 있으며, 대화형 보고서를 확인하고, 데이터/다이어그램을 보고, 목표 유전자 선택, 기능 클러스터링, 다이어그램 작성 등과 같은 데이터 마이닝을 완료할 수 있습니다.

데모 결과
데이터 마이닝
수입 요건
주요 분석
참조
데모 결과

데이터 마이닝

수입 요건

플랫폼:일루미나, MGI
전략:RNA-Seq
공들여 나열한 것: 짝을 이루고, 정리된 데이터.
라이브러리 유형:fr-가닥 없는, fr-첫 번째 가닥 또는 fr-두 번째 가닥
읽기 길이:150 bp
파일 형식:*.fastq, *.fq, *.fastq.gz 또는 *.fq.gz. 시스템은파일 이름을 기준으로 .fastq 파일을 자동으로 짝짓습니다.예: *_1.fastq와 *._2.fastq가 쌍을 이룹니다.
샘플 수:수량에는 제한이 없습니다.샘플 수가 많아질수록 분석 시간도 늘어납니다.샘플 수가 증가합니다.
권장 데이터 용량:샘플당 6g

주요 분석
mRNA-seq의 주요 분석 및 생물정보학 도구 (참고문헌)파이프라인은 다음과 같습니다.
1. 원시 데이터 품질 관리:
•저품질 시퀀스 및 어댑터 시퀀스 제거등;
•도구: 자체 개발 파이프라인;
2. 참조 게놈에 대한 데이터 정렬:
• 스플라이스 인식 알고리즘을 사용하여 리드를 정렬합니다.참조 게놈.
•도구:히사트2, 샘툴즈
3. 도서관 품질 분석:
•삽입 길이 분석, 시퀀스 포화도 분석 등;
•도구:샘툴즈;
4. 서열 구조 분석:
•대체 스플라이싱 분석, 유전자 구조 최적화,새로운 유전자 예측 등
•도구:스트링타이, gffcompare, 가트키,다이아몬드, 인터프로스캔, 그리고HMMER.
5. 차등 발현 분석:
•DEG 스크리닝, 상관관계 분석, 기능적 분석풍요로움;
다양한 시각화 결과;
R~와 함께SEGseq, DESeq2, ggplot2, 덱스시퀀스
참조
1. 김대환 외. “그래프 기반 게놈 정렬 및HISAT2 및 HISAT-genotype을 이용한 유전자형 분석.자연생명공학37 (2019): 907 - 915.
2. McKenna, Aaron 외. "게놈 분석 툴킷: a차세대 DNA 분석을 위한 MapReduce 프레임워크염기서열 데이터.”게놈 연구20 9 (2010): 1297-303 .
3. Li, Heng 외. "서열 정렬/맵 형식 및SAMtools."생물정보학25 (2009): 2078 - 2079.
4. Perşea, Mihaela et al. “StringTie를 사용하면 향상된RNA-seq 판독값을 이용한 전사체 재구성.자연생명공학33 (2015): 290-295.
5. Love, Michael I. 외. "폴드 변화의 조정된 추정 및DESeq2를 이용한 RNA-seq 데이터의 분산 분석게놈생물학15 (2014): 페이지 없음.
6. Eddy, Sean R. "가속화된 프로필 HMM 검색."PLoS 전산생물학7 (2011): 페이지 없음.

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