BMKCloud pieteikšanās
1

mRNS-seq (NGS) ar atsauces genomu

百迈客云网站-11

mRNS-seq (NGS) ar atsauces genomu

RNS sekvencēšana ir standarta rīks dzīvības un kultūraugu zinātnēs, kas savieno genomus un proteomas. Tā stiprā puse ir jaunu transkriptu atklāšana un to ekspresijas kvantitatīva noteikšana vienā testā. To plaši izmanto salīdzinošos transkriptomikas pētījumos, izgaismojot gēnus, kas saistīti ar dažādām pazīmēm vai fenotipiem, piemēram, salīdzinot mutantus ar savvaļas tipiem vai atklājot gēnu ekspresiju noteiktos apstākļos. BMKCloud mRNA (Reference) lietotne integrē ekspresijas kvantitatīvo noteikšanu, diferenciālās ekspresijas analīzi (DEG) un secības struktūras analīzi mRNA-seq (NGS) bioinformātikas ķēdē un apvieno līdzīgu programmatūru stiprās puses, nodrošinot ērtības un lietotājdraudzīgumu. Lietotāji var augšupielādēt savus RNS sekvencēšanas datus mākonī, kur lietotne piedāvā visaptverošu, vienas pieturas bioinformātiskās analīzes risinājumu. Turklāt tā piešķir prioritāti klientu pieredzei, piedāvājot personalizētas darbības, kas pielāgotas lietotāju īpašajām vajadzībām. Lietotāji var paši iestatīt parametrus un iesniegt ķēdes misiju, pārbaudīt interaktīvo ziņojumu, skatīt datus/diagrammas un veikt datu ieguvi, piemēram: mērķa gēnu atlasi, funkcionālo klasterizāciju, diagrammu veidošanu utt.

Demonstrācijas rezultāti
Datu ieguve
Importa prasība
Galvenā analīze
Atsauce
Demonstrācijas rezultāti

Datu ieguve

Importa prasība

Platforma:Illumina, MGI
Stratēģija:RNS sekvencēšana
Izkārtojums: Pārveidoti, tīri dati.
Bibliotēkas veids:fr-nesazarota, fr-pirmā šķipsna vai fr-otrā šķipsna
Lasīšanas garums:150 bāzes
Faila tips:*.fastq, *.fq, *.fastq.gz vai *.fq.gz. Sistēma veiksautomātiski savieno pārī .fastq failus atbilstoši to failu nosaukumiem,piem., *_1.fastq savienots pārī ar *._2.fastq.
Paraugu skaits:Nav ierobežojumu skaitamparaugu, bet analīzes laiks palielināsies līdz ar to skaituparaugi aug.
Ieteicamais datu apjoms:6G uz paraugu

Galvenā analīze
mRNS sekvencēšanas galvenie analīzes un bioinformātiskie rīki (atsauce)cauruļvads ir šāds:
1. Neapstrādātu datu kvalitātes kontrole:
• Zemas kvalitātes secību, adapteru secību noņemšana,utt.;
• Rīki: uzņēmumā izstrādāts izstrādes process;
2. Datu saskaņošana ar atsauces genomu:
• Nolasījumu saskaņošana ar saīsināšanas algoritmu attiecībā pretatsauces genoms.
• Rīki:HISAT2, samtools
3. Bibliotēkas kvalitātes analīze:
• Ievietošanas garuma analīze, secības piesātinājuma analīze utt.;
• Rīki:samtools;
4. Secības struktūras analīze:
• Alternatīvas splaisinga analīze, gēnu struktūras optimizācija,jaunu gēnu prognozēšana utt.;
• Rīki:Auklas saite, gffcompare, GATK,DIMANTS, InterProScanunHMMER.
5. Diferenciālās izteiksmes analīze:
• DEG skrīnings, korelācijas analīze, funkcionālā analīzebagātināšana;
Dažādi vizualizācijas rezultāti;
RarSEGseq, DESeq2, ggplot2, DEXSeq
Atsauce
1. Kim, Daehwan et al. “Uz grafu balstīta genoma izlīdzināšana ungenotipa noteikšana ar HISAT2 un HISAT genotipu.DabaBiotehnoloģija37 (2019): 907.–915. lpp.
2. Makkena, Ārons u. c. “Genoma analīzes rīku komplekts: aMapReduce ietvars nākamās paaudzes DNS analīzeisekvencēšanas dati.”Genoma pētījumi209 (2010): 1297.–303. lpp.
3. Li, Heng et al. “Secību izlīdzināšanas/kartes formāts unSAM rīki.Bioinformātika25 (2009): 2078.–2079. lpp.
4. Perțea, Mihaela et al. “StringTie ļauj uzlabottranskriptoma rekonstrukcija no RNS sekvencēšanas nolasījumiem.DabaBiotehnoloģija33 (2015): 290.–295. lpp.
5. Lavs, Maikls I. u. c. “Moderēta reizes izmaiņu novērtēšana unRNS sekvencēšanas datu dispersija ar DESeq2.GenomsBioloģija15 (2014): n. lpp.
6. Edijs, Šons R.. “Paātrinātas profila HMM meklēšanas.”PLoS Skaitļošanas bioloģija7 (2011): n. lpp.

saņemt cenu piedāvājumu

Uzrakstiet savu ziņojumu šeit un nosūtiet to mums

Nosūtiet mums savu ziņojumu: