секвенирование мРНК (NGS) с использованием референсного генома.
РНК-секвенирование (RNA-seq) — это стандартный инструмент в биологических и сельскохозяйственных науках, позволяющий преодолеть разрыв между геномами и протеомами. Его сила заключается в обнаружении новых транскриптов и количественной оценке их экспрессии в одном анализе. Он широко используется для сравнительных транскриптомных исследований, проливая свет на гены, связанные с различными признаками или фенотипами, например, при сравнении мутантов с дикими типами или выявлении экспрессии генов в определенных условиях. Приложение BMKCloud mRNA(Reference) интегрирует количественную оценку экспрессии, анализ дифференциальной экспрессии (DEG) и анализ структуры последовательности в биоинформатический конвейер мРНК-секвенирования (NGS) и объединяет преимущества аналогичного программного обеспечения, обеспечивая удобство и простоту использования. Пользователи могут загружать свои данные RNA-seq в облако, где приложение предлагает комплексное, универсальное решение для биоинформатического анализа. Кроме того, оно уделяет приоритетное внимание удобству использования, предлагая персонализированные операции, адаптированные к конкретным потребностям пользователей. Пользователи могут самостоятельно задавать параметры и отправлять задания конвейера обработки данных, проверять интерактивный отчет, просматривать данные/диаграммы и выполнять интеллектуальный анализ данных, например: выбор целевых генов, функциональную кластеризацию, построение диаграмм и т. д.


Платформа:Иллюмина, МГИ
Стратегия:РНК-секвенирование
Макет: Оплаченные, чистые данные.
Тип библиотеки:fr-нецепочечная, fr-перваяцепочка или fr-втораяцепочка
Длина текста:150 пар оснований
Тип файла:*.fastq, *.fq, *.fastq.gz или *.fq.gz. Система будетавтоматически сопоставляет файлы .fastq в соответствии с их именами.например, *_1.fastq в паре с *._2.fastq.
Количество образцов:Ограничений по количеству нет.образцов, но время анализа будет увеличиваться по мере увеличения количества образцов.Количество образцов увеличивается.
Рекомендуемый объем данных:6 Г на образец