ØÇok Deneyimli: Hücre kültürü, doku, vücut sıvısı vb. dahil olmak üzere çeşitli örnek türlerini kapsayan BMK'da 200.000'den fazla örnek işlendi ve çeşitli araştırma alanlarını kapsayan 7.000'den fazla mRNA-Seq projesi kapatıldı.
ØSıkı kalite kontrol sistemi: Yüksek kaliteli sonuçlar elde etmek için numune hazırlama, kütüphane hazırlama, sıralama ve biyoinformatik dahil tüm adımlarda temel kalite kontrol noktaları yakından izlenir.
ØÇeşitli araştırma hedeflerini yerine getirmek için işlev açıklamaları ve zenginleştirme çalışmaları için birden fazla veri tabanı mevcuttur.
ØSatış sonrası hizmetler: Proje takibi, sorun giderme, sonuç Soru-Cevap vb. dahil olmak üzere proje tamamlandıktan sonra 3 ay geçerli satış sonrası hizmetler.
Kütüphane | Sıralama stratejisi | Önerilen veriler | Kalite kontrol |
Poli A ile zenginleştirilmiş | illumina PE150 | 6 GB | Q30≥85% |
nükleotidler:
Saflık | Bütünlük | Miktar |
OD260/280≥1.7-2.5 OD260/230≥0.5-2.5Jel üzerinde sınırlı veya hiç protein veya DNA kontaminasyonu gösterilmemiştir. | Bitkiler için: RIN≥6.5;Hayvanlar için: RIN≥7;28S/18S≥1.0;sınırlı veya taban çizgisi yüksekliği yok | Kons.≥30 ng/ul;Hacim ≥ 10 ul;Toplam ≥ 1.5 μg |
Doku: Ağırlık (kuru):≥1 gr
*5 mg'dan küçük dokular için flaş donmuş (sıvı nitrojen içinde) doku örneği göndermenizi öneririz.
Hücre süspansiyonu:Hücre sayısı = 3×106- 1×107
*Donmuş hücre lizatını göndermenizi öneririz.Hücre sayısının 5×105'ten küçük olması durumunda, mikro ekstraksiyon için tercih edilen sıvı nitrojen içinde flaş dondurulması önerilir.
Kan örnekleri:Hacim≥1 ml
Mikroorganizma:Kütle ≥ 1 gr
Kap: 2 ml santrifüj tüpü (Kalay folyo tavsiye edilmez)
Örnek etiketleme: Grup+tekrar örn. A1, A2, A3;B1, B2, B3... ...
Gönderi:
biyoinformatik
ökaryotik mRNA dizileme analizi iş akışı
biyoinformatik
ØHam veri kalite kontrolü
ØReferans genom hizalaması
ØTranskript yapı analizi
Øifade niceleme
Ødiferansiyel ifade analizi
Øİşlev açıklama ve zenginleştirme
1.mRNA Veri Doygunluk eğrisi
2.Diferansiyel ifade analizi-Volcano grafiği
3.DEG'lerde KEGG ek açıklaması
4.DEG'lerde GO sınıflandırması