BMKCloud Log in
Baner-03

Produkty

Niereferencyjne sekwencjonowanie mRNA – Illumina

W sekwencjonowaniu mRNA wykorzystuje się technikę sekwencjonowania nowej generacji (NGS) w celu wychwytywania informacyjnego RNA (mRNA) z eukariota w określonym czasie, w którym aktywowane są pewne specjalne funkcje.Najdłuższy złożony transkrypt nazwano „Unigene” i wykorzystano jako sekwencję referencyjną do późniejszej analizy, co stanowi skuteczny sposób badania mechanizmu molekularnego i sieci regulacyjnej gatunku bez odniesienia.

Po złożeniu danych transkryptomu i adnotacji funkcjonalnej unigenu

(1) Zostanie przeprowadzona analiza SSR, przewidywanie CDS i struktura genu.

(2) W każdej próbce zostanie przeprowadzona ocena ilościowa ekspresji unigenu.

(3) Unigeny ulegające różnicowej ekspresji pomiędzy próbkami (lub grupami) zostaną odkryte na podstawie ekspresji unigenów

(4) Przeprowadzone zostanie grupowanie, adnotacja funkcjonalna i analiza wzbogacania unigenów o różnej ekspresji


Szczegóły usługi

Bioinformatyka

Wyniki demonstracyjne

Studium przypadku

Cechy

● Niezależny od jakiegokolwiek genomu referencyjnego,

● Dane można wykorzystać do analizy struktury i ekspresji transkryptów

● Identyfikuj zmienne miejsca przycinania

Zalety serwisu

● Dostarczanie wyników w oparciu o BMKCloud: Wyniki są dostarczane w postaci pliku danych i interaktywnego raportu za pośrednictwem platformy BMKCloud, która umożliwia przyjazny dla użytkownika odczyt złożonych wyników analiz i dostosowaną do indywidualnych potrzeb eksplorację danych w oparciu o standardową analizę bioinformatyczną.

● Usługi posprzedażowe: Usługi posprzedażowe ważne przez 3 miesiące po zakończeniu projektu, obejmujące monitorowanie projektu, rozwiązywanie problemów, pytania i odpowiedzi dotyczące wyników itp.

Przykładowe wymagania i dostawa

Przykładowe wymagania:

Nukleotydy:

Stężenie (ng/μl)

Ilość (µg)

Czystość

Uczciwość

≥ 20

≥ 0,5

OD260/280=1,7-2,5

OD260/230=0,5-2,5

Na żelu widoczne jest ograniczone lub żadne zanieczyszczenie białkiem lub DNA.

Dla roślin: RIN≥6,5;

Dla zwierząt: RIN≥7,0;

5,0 ≥ 28 S/18 S ≥ 1,0;

ograniczone lub żadne wzniesienie linii bazowej

Tkanka: Waga (sucha): ≥1 g
*W przypadku tkanki o masie mniejszej niż 5 mg zalecamy przesłanie próbki tkanki zamrożonej w ciekłym azocie.

Zawiesina komórek: Liczba komórek = 3 x 1007
*Zalecamy wysyłkę zamrożonego lizatu komórkowego.W przypadku, gdy liczba komórek jest mniejsza niż 5 × 105zaleca się błyskawiczne zamrożenie w ciekłym azocie.

Próbki krwi:
PA×genBloodRNATube;
6 mlLTRIzolu i 2 ml krwi (TRIzol:krew=3:1)

Zalecana dostawa próbek

Pojemnik:
Probówka wirówkowa o pojemności 2 ml (nie zaleca się stosowania folii aluminiowej)
Przykładowe oznakowanie: Grupa+replika, np. A1, A2, A3;B1, B2, B3... ...

Wysyłka:
1.Suchy lód: Próbki należy zapakować do worków i zakopać w suchym lodzie.
2. Probówki RNAstable: Próbki RNA można suszyć w probówkach do stabilizacji RNA (np. RNAstable®) i przesyłać w temperaturze pokojowej.

Przebieg prac serwisowych

Próbka kontroli jakości

Projekt eksperymentu

dostawa próbek

Dostawa próbek

Eksperyment pilotażowy

Ekstrakcja RNA

Przygotowanie biblioteki

Budowa biblioteki

Sekwencjonowanie

Sekwencjonowanie

Analiza danych

Analiza danych

Usługi posprzedażowe

Usługi posprzedażowe


  • Poprzedni:
  • Następny:

  • Bioinformatyka

    wps_doc_11

    1.mRNA(denovo) Zasada składania

    Według Trinity odczyty są podzielone na mniejsze części, zwane K-mer.Te K-mery są następnie wykorzystywane jako nasiona, które można rozszerzyć na kontigi, a następnie składować w oparciu o nakładanie się kontigów.Wreszcie zastosowano tutaj De Bruijna do rozpoznania transkryptów w składnikach.

    mRNA-(De-novo)-Przegląd-Trinity

    mRNA (De novo) Przegląd Trinity

    2.mRNA (De novo) Rozkład poziomu ekspresji genów

    RNA-Seq umożliwia bardzo czułą ocenę ekspresji genów.Zwykle wykrywalny zakres ekspresji transkryptów FPKM mieści się w zakresie od 10^-2 do 10^6

    mRNA-(De-novo)-Rozkład-gęstości-FPKM-w-każdej-próbce

    mRNA (De novo) Rozkład gęstości FPKM w każdej próbce

    3.MRNA (De novo) Analiza wzbogacania GO w DEG

    Baza danych GO (Gene Ontology) to ustrukturyzowany system adnotacji biologicznych zawierający standardowy słownik funkcji genów i produktów genów.Zawiera wiele poziomów, przy czym im niższy poziom, tym bardziej szczegółowe są funkcje.

    Klasyfikacja-(De-novo)-GO-mRNA-DEG-na-drugim poziomie

    Klasyfikacja mRNA (De novo) GO DEG na drugim poziomie

    Sprawa BMK

    Analiza transkryptomu metabolizmu sacharozy podczas pęcznienia i rozwoju cebul cebuli (Allium cepa L.)

    Opublikowany: granice w nauce o roślinach,2016

    Strategia sekwencjonowania

    Ilumina HiSeq2500

    Zbiór próbek

    W badaniach wykorzystano odmianę Utah Yellow Sweet Spain „Y1351”.Liczba zebranych próbek wyniosła
    15. dzień po spęcznieniu (DAS) cebulki (średnica 2 cm i masa 3–4 g), 30. DAS (średnica 5 cm i masa 100–110 g) i ~3 w 40. DAS (średnica 7 cm i masa 260–300 gramów).

    Kluczowe wyniki

    1. na diagramie Venna wykryto łącznie 146 DEG we wszystkich trzech parach stadiów rozwojowych
    2. „Transport i metabolizm węglowodanów” był reprezentowany tylko przez 585 unigenów (tj. 7% opisanego COG).
    3. Unigenes pomyślnie dodane do bazy danych GO zostały sklasyfikowane w trzech głównych kategoriach dla trzech różnych etapów rozwoju cebul.W kategorii głównej „proces biologiczny” najczęściej reprezentowany był „proces metaboliczny”, a następnie „proces komórkowy”.W głównej kategorii „funkcja molekularna” dwie najczęściej reprezentowane kategorie to „wiązanie” i „aktywność katalityczna”.

    Studium przypadku PB-pełnej długości-RNA-Sekwencjonowanie

    Histogram klasyfikacji klastrów grup ortologicznych (COG).

    Studium przypadku PB-pełnej długości-RNA-Sekwencjonowanie

    Histogram klasyfikacji ontologii genów (GO) dla unigenów pochodzących z cebul w trzech stadiach rozwojowych

    Studium przypadku PB-pełnej długości-RNA-Sekwencjonowanie

    Diagram Venna przedstawiający różną ekspresję genów w dowolnych dwóch stadiach rozwoju cebuli

    Odniesienie

    Zhang C, Zhang H, Zhan Z i in.Analiza transkryptomu metabolizmu sacharozy podczas obrzęku i rozwoju cebul cebuli (Allium cepa L.) [J].Frontiers in Plant Science, 2016, 7:1425-.DOI: 10.3389/fpls.2016.01425

    uzyskać wycenę

    Napisz tutaj swoją wiadomość i wyślij ją do nas

    Wyślij do nas wiadomość: