轉錄組測序（差異基因分析 代謝通路分析 Unigene庫）
產品名稱： 轉錄組測序（差異基因分析 代謝通路分析 Unigene庫）
英文名稱： Transcriptome sequencing
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轉錄組是相對于基因組而言，是一個活細胞所能轉錄出來的所有RNA的總和。
目的是從mRNA水平研究不同個體或者不同實驗條件下基因表達的差異情況。
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百邁客優勢
數字化信號：直接測定每個轉錄本片段序列，單核苷酸分辨率的精確度，同時不存在傳統微陣列雜交的熒光模擬信號帶來的交叉反應和背景噪音問題。
高靈敏度：能檢測到細胞中少至幾個拷貝的稀有轉錄本。
任意物種的全基因組分析：無需預先設計特異性探針，因此無需了解物種基因信息，能夠直接對任何物種進行轉錄組分析。
更廣的檢測范圍：高于6 個數量級的動態檢測范圍，能夠同時鑒定和定量稀有轉錄本和正常轉錄本。
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主要研究方向：
發現可變剪切，分析轉錄本的結構；
分析不同組織間基因表達差異，不同發育時期或不同脅迫處理間基因表達差異的檢測；
對于沒有基因組的物種，通過進行轉錄組測序，構建出該物種的編碼序列庫，為后續的研究打下基礎；
開發EST-SSR標記，分析目標物種的多態性水平。
- 數據分析
- 有參考基因組
- 基本分析
1．InsertSize長度檢驗
2．比對信息統計
３．隨機性實驗檢驗圖
４．基因覆蓋度、深度統計
這項分析主要給出每個基因被Reads 覆蓋的百分比(Coverage)、堿基的平均測序深度(sequencing depth)、比對到該基因上的總Reads 數目、Uniquely 比對到該基因上的Reads 總數以及基因的描述等信息
５．基因差異表達分析
比較不同樣品間表達差異的基因，給出在每個樣品中上調/下調基因及GO分類圖形 - 高級分析
1．基因結構優化
這部分主要是通過Reads 在基因組上的分布、Paired-end 信息、以及現有基因注釋結果，對基因結構進行優化、改善等，以相應的圖表展示分析結果。這一分析中，我們主要對基因的第一個Exon 或最后一個Exon 進行優化，根據Reads 的分布對第一個Exon 或最后一個Exon 延長
2．鑒定基因的可變剪接
本項分析主要通過Paired-end 數據以及junction reads(在Exon-Exon 邊界處的Reads),結合已有的基因注釋集合鑒定新的可變剪切形式。
可變剪切又分為幾種：產生新的外顯子（new exon）、保留的內含子（retained intron）、跳過的外顯子、互斥外顯子、基因第一個和最后一個外顯子有不同的選擇 - ?
- 無參考基因組
- 組裝情況分析
主要包括組裝Contig、Scaffold統計分析和組裝后Gap大小統計 - 轉錄本注釋
轉錄本注釋分析的方法是將樣品的所有轉錄本與現有的Nr、COG、KEGG比對，提取比對質量較好的信息，然后獲取相應的注釋信息。 - 差異轉錄本分析
將不同樣品的轉錄本互相比對，尋找到共有的轉錄本和每個樣品所特有的轉錄本。 - 差異表達聚類分析
- SNP檢測
比較不同樣品共同轉錄本中的每個堿基，如發現有堿基不同，則認為它們是潛在的SNP。在找到潛在的SNP后，需要對此轉錄本進行驗證，用Reads對每個樣本的共同轉錄本進行比對，只有當Reads數較高，才認為是SNP.