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mRNA-seq (NGS) com genoma de referência

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mRNA-seq (NGS) com genoma de referência

O RNA-seq é uma ferramenta padrão em ciências da vida e ciências agrícolas, preenchendo a lacuna entre genomas e proteomas. Sua força reside na descoberta de novos transcritos e na quantificação de sua expressão em um único ensaio. É amplamente utilizado para estudos transcriptômicos comparativos, elucidando genes relacionados a diversas características ou fenótipos, como a comparação de mutantes com tipos selvagens ou a revelação da expressão gênica sob condições específicas. O aplicativo BMKCloud mRNA(Reference) integra a quantificação da expressão, a análise de expressão diferencial (DEG) e as análises de estrutura de sequência ao pipeline bioinformático de mRNA-seq (NGS) e combina os pontos fortes de softwares similares, garantindo conveniência e facilidade de uso. Os usuários podem enviar seus dados de RNA-seq para a nuvem, onde o aplicativo oferece uma solução completa de análise bioinformática. Além disso, prioriza a experiência do cliente, oferecendo operações personalizadas e adaptadas às necessidades específicas de cada usuário. Os usuários podem definir parâmetros e submeter a missão do pipeline por conta própria, verificar o relatório interativo, visualizar dados/diagramas e realizar mineração de dados, como: seleção de genes-alvo, agrupamento funcional, diagramação, etc.

Resultados da demonstração
Mineração de dados
Requisito de importação
Análise principal
Referência
Resultados da demonstração

Mineração de dados

Requisito de importação

Plataforma:Illumina, MGI
Estratégia:RNA-Seq
Layout: Dados limpos e pareados.
Tipo de biblioteca:fr-não-encadeado, fr-primeira-encadeamento ou fr-segunda-encadeamento
Comprimento da leitura:150 bp
Tipo de arquivo:*.fastq, *.fq, *.fastq.gz ou *.fq.gz. O sistema iráEmparelhar automaticamente os arquivos .fastq de acordo com seus nomes de arquivo.Exemplo: *_1.fastq emparelhado com *._2.fastq.
Número de amostras:Não há restrições quanto ao número.de amostras, mas o tempo de análise aumentará conforme o número deas amostras crescem.
Quantidade de dados recomendada:6G por amostra

Análise principal
Principais ferramentas de análise e bioinformática do mRNA-seq (Referência)O fluxo de trabalho é o seguinte:
1. Controle de Qualidade dos Dados Brutos:
•Remoção de sequências de baixa qualidade, sequências adaptadoras,etc;
•Ferramentas: pipeline desenvolvido internamente;
2. Alinhamento dos dados a um genoma de referência:
• Alinhamento de sequências de leitura com um algoritmo de detecção de splicing em relação aogenoma de referência.
•Ferramentas:HISAT2, samtools
3. Análise da qualidade da biblioteca:
•Análise do comprimento de inserção, análise de saturação de sequência, etc;
•Ferramentas:samtools;
4. Análise da estrutura da sequência:
•Análise de splicing alternativo, otimização da estrutura gênica,previsão de novos genes, etc;
•Ferramentas:Amarração de corda, gffcompare, GATK,DIAMANTE, InterProScan, eHMMER.
5. Análise de expressão diferencial:
•Triagem de DEG, análise de correlação, funcionalenriquecimento;
Diversos resultados de visualização;
RcomSEGseq, DESeq2, ggplot2, DEXSeq
Referência
1. Kim, Daehwan et al. “Alinhamento de genomas baseado em grafos egenotipagem com HISAT2 e genótipo HISAT.”NaturezaBiotecnologia37 (2019): 907 - 915.
2. McKenna, Aaron et al. “O Kit de Ferramentas para Análise do Genoma: umFramework MapReduce para análise de DNA de próxima geraçãodados de sequenciamento.”Pesquisa genômica20 9 (2010): 1297-303 .
3. Li, Heng et al. “O formato de alinhamento/mapeamento de sequências eSAMtools.”Bioinformática25 (2009): 2078 - 2079.
4. Perțea, Mihaela et al. “StringTie permite melhoriasreconstrução de um transcriptoma a partir de leituras de RNA-seq.”NaturezaBiotecnologia33 (2015): 290-295.
5. Love, Michael I. et al. “Estimativa moderada da variação relativa edispersão para dados de RNA-seq com DESeq2.”GenomaBiologia15 (2014): n. pág.
6. Eddy, Sean R. “Buscas aceleradas de perfis HMM.”PLoS Biologia Computacional7 (2011): n. pág.

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