เข้าสู่ระบบ BMKCloud
1

การวิเคราะห์ลำดับ mRNA (NGS) โดยใช้จีโนมอ้างอิง

百迈客云网站-11

การวิเคราะห์ลำดับ mRNA (NGS) โดยใช้จีโนมอ้างอิง

RNA-seq เป็นเครื่องมือมาตรฐานในวิทยาศาสตร์ชีวภาพและการเกษตร ช่วยเชื่อมช่องว่างระหว่างจีโนมและโปรตีโอม จุดเด่นอยู่ที่การค้นพบทรานสคริปต์ใหม่และการวัดปริมาณการแสดงออกของยีนในขั้นตอนเดียว มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการศึกษาทรานสคริปโตมิกส์เชิงเปรียบเทียบ ซึ่งช่วยให้เข้าใจยีนที่เกี่ยวข้องกับลักษณะหรือฟีโนไทป์ต่างๆ เช่น การเปรียบเทียบกลายพันธุ์กับสายพันธุ์ปกติ หรือการเปิดเผยการแสดงออกของยีนภายใต้สภาวะเฉพาะ แอปพลิเคชัน BMKCloud mRNA(Reference) ผสานรวมการวัดปริมาณการแสดงออก การวิเคราะห์การแสดงออกที่แตกต่างกัน (DEG) และการวิเคราะห์โครงสร้างลำดับเข้ากับกระบวนการทางชีวสารสนเทศของ mRNA-seq(NGS) และรวมจุดแข็งของซอฟต์แวร์ที่คล้ายคลึงกัน ทำให้สะดวกและใช้งานง่าย ผู้ใช้สามารถอัปโหลดข้อมูล RNA-seq ไปยังคลาวด์ ซึ่งแอปพลิเคชันจะนำเสนอโซลูชันการวิเคราะห์ทางชีวสารสนเทศแบบครบวงจร นอกจากนี้ยังให้ความสำคัญกับประสบการณ์ของลูกค้า โดยนำเสนอการดำเนินการส่วนบุคคลที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของผู้ใช้ ผู้ใช้สามารถตั้งค่าพารามิเตอร์และส่งภารกิจไปป์ไลน์ได้ด้วยตนเอง ตรวจสอบรายงานแบบโต้ตอบ ดูข้อมูล/แผนภาพ และดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การเลือกยีนเป้าหมาย การจัดกลุ่มตามหน้าที่ การสร้างแผนภาพ เป็นต้น

ผลลัพธ์การสาธิต
การขุดข้อมูล
ข้อกำหนดการนำเข้า
การวิเคราะห์หลัก
อ้างอิง
ผลลัพธ์การสาธิต

การขุดข้อมูล

ข้อกำหนดการนำเข้า

แพลตฟอร์ม:อิลลูมินา, เอ็มจีไอ
กลยุทธ์:RNA-Seq
เค้าโครง: จับคู่แล้ว ข้อมูลสะอาด
ประเภทห้องสมุด:fr-unstranded, fr-firststrand หรือ fr-secondstrand
ความยาวของเนื้อหา:150 บีพี
ประเภทไฟล์:ระบบจะเลือกไฟล์ *.fastq, *.fq, *.fastq.gz หรือ *.fq.gzระบบจะจับคู่ไฟล์ .fastq โดยอัตโนมัติตามชื่อไฟล์เช่น *_1.fastq จับคู่กับ *._2.fastq
จำนวนตัวอย่าง:ไม่มีข้อจำกัดเรื่องจำนวนจำนวนตัวอย่าง แต่เวลาในการวิเคราะห์จะเพิ่มขึ้นตามจำนวนตัวอย่างตัวอย่างเจริญเติบโต
ปริมาณข้อมูลที่แนะนำ:6 กรัมต่อตัวอย่าง

การวิเคราะห์หลัก
เครื่องมือวิเคราะห์หลักและเครื่องมือทางชีวสารสนเทศของ mRNA-seq (เอกสารอ้างอิง)ขั้นตอนการดำเนินการมีดังนี้:
1. การควบคุมคุณภาพข้อมูลดิบ:
• การกำจัดลำดับที่มีคุณภาพต่ำและลำดับอะแดปเตอร์เป็นต้น;
•เครื่องมือ: ระบบประมวลผลข้อมูลที่พัฒนาขึ้นภายในองค์กร;
2. การจัดเรียงข้อมูลให้ตรงกับจีโนมอ้างอิง:
• การจัดเรียงลำดับการอ่านด้วยอัลกอริทึมที่คำนึงถึงการต่อเชื่อมกับจีโนมอ้างอิง
•เครื่องมือ:ฮิซาท2, แซมทูลส์
3. การวิเคราะห์คุณภาพห้องสมุด:
• การวิเคราะห์ความยาวการแทรก การวิเคราะห์ความอิ่มตัวของลำดับ ฯลฯ
•เครื่องมือ:แซมทูลส์;
4. การวิเคราะห์โครงสร้างลำดับ:
• การวิเคราะห์การตัดต่อทางเลือก, การปรับโครงสร้างยีนให้เหมาะสม,การทำนายยีนใหม่ เป็นต้น
•เครื่องมือ:สตริงไท, จีเอฟเอฟคอมแพร์, จีเอทีเค,เพชร, อินเตอร์โปรสแกน, และฮัมเมอร์.
5. การวิเคราะห์การแสดงออกของยีนที่แตกต่างกัน:
• การคัดกรอง DEG, การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ร่วม, การวิเคราะห์เชิงฟังก์ชันการเสริมสร้าง;
ผลลัพธ์การแสดงภาพต่างๆ;
Rกับซีจีซีค, ดีซีค2, ggplot2, เดกซ์เซค
อ้างอิง
1. คิม แดฮวาน และคณะ “การจัดเรียงลำดับจีโนมโดยใช้กราฟและการตรวจหาจีโนไทป์ด้วย HISAT2 และ HISAT-genotype”ธรรมชาติเทคโนโลยีชีวภาพ37 (2019): 907 - 915.
2. McKenna, Aaron และคณะ “ชุดเครื่องมือวิเคราะห์จีโนม: aกรอบงาน MapReduce สำหรับการวิเคราะห์ดีเอ็นเอรุ่นใหม่ข้อมูลลำดับ”การวิจัยจีโนม20 9 (2010): 1297-303 .
3. Li, Heng และคณะ “รูปแบบการจัดเรียงลำดับ/แผนที่และSAMtools”ชีวสารสนเทศ25 (2009): 2078 - 2079.
4. เพอร์เทีย มิฮาเอลา และคณะ “StringTie ช่วยให้ปรับปรุงได้การสร้างทรานสคริปโทมขึ้นใหม่จากข้อมูลการอ่าน RNA-seq”ธรรมชาติเทคโนโลยีชีวภาพ33 (2015): 290-295.
5. Love, Michael I. และคณะ “การประมาณค่าแบบปรับค่าของการเปลี่ยนแปลงแบบพับและการกระจายตัวของข้อมูล RNA-seq ด้วย DESeq2”จีโนมชีววิทยา15 (2014): n. pag.
6. Eddy, Sean R. “การค้นหาโปรไฟล์ HMM แบบเร่งความเร็ว”พีโลส ชีววิทยาเชิงคำนวณ7 (2011): n. pag.

ขอใบเสนอราคา

เขียนข้อความของคุณที่นี่แล้วส่งมาให้เรา

ส่งข้อความของคุณมาถึงเรา: