转录组测序 (Bulk-RNAseq)

转录组测序服务介绍

服务概述

转录组测序（RNA-Seq）是一种高通量测序技术，用于全面分析样本中所有转录本的表达情况。通过对细胞或组织样本中mRNA的测序，可以获得基因表达的全貌，从而深入了解生物体在不同条件下的基因调控机制和功能。

服务内容

1. 样本处理

   - 样本类型：我们接受多种类型的样本，包括组织、细胞、血液等。

   - RNA提取：我们采用高效的RNA提取方法，确保提取到的RNA具有高质量和高纯度。

2. 文库构建

   - mRNA富集：通过富集mRNA，去除rRNA等不必要的成分。

   - cDNA合成：逆转录生成cDNA，并进行片段化和加接子连接。

3. 高通量测序

   - 平台：我们使用先进的Illumina NovaSeq 6000平台进行测序，确保数据的高通量和高质量。

   - 数据量：每个样本可产生数百万到上亿的读长，覆盖广泛的基因表达信息。

4. 数据分析

   - 质量控制分析

    - 原始数据质控：使用工具如FastQC检查测序数据的质量，包括读长分布、GC含量、碱基质量等。

    - 去除低质量读长：对低质量的读长进行过滤，确保后续分析的准确性。

   - 数据预处理

    - 去除接头序列：使用工具如Trimmomatic或Cutadapt去除接头序列。

    - 读长修剪：去除低质量的碱基，确保数据的高质量。

   - 读长比对

    - 比对到参考基因组：使用比对工具如HISAT2、STAR或Bowtie2将读长比对到参考基因组。

    - 比对效率评估：评估比对的效率，包括比对率、**比对读长数等。

   - 转录本组装

    - 参考基因组导向组装：使用Cufflinks或StringTie等工具基于参考基因组进行转录本组装。

    - 去冗余：对组装的转录本进行去冗余处理，获得非冗余的转录本集合。

   - 表达量定量

    - 基因和转录本表达量定量：使用HTSeq、featureCounts或RSEM等工具进行表达量定量，获得基因或转录本的表达水平（如FPKM、TPM等）。

    - 归一化：对表达数据进行归一化处理，消除样本间的系统性差异。

   - 差异表达分析

    - 差异表达基因分析：使用DESeq2、edgeR或limma等工具进行差异表达分析，识别在不同条件下显著差异表达的基因。

    - 火山图和热图绘制：可视化差异表达基因的结果，包括火山图和热图。

   - 功能注释与富集分析

    - 基因功能注释：对差异表达基因进行GO（GeneOntology）注释和KEGG（KyotoEncyclopedia of Genes and Genomes）通路分析。

    - 富集分析：进行GO和KEGG的富集分析，识别显著富集的生物学过程、分子功能和细胞组分。

   - 聚类分析

    - 样本聚类：基于表达谱对样本进行聚类分析，识别样本间的相似性和差异。

    - 基因聚类：对表达量相似的基因进行聚类，发现共表达基因模块。

   - 可视化分析

    - PCA分析：主成分分析（PCA）展示样本的整体分布和聚类情况。

    - t-SNE分析：t-SNE降维分析，进一步展示高维数据的分布。

    - 热图和表达趋势图：展示基因表达的整体趋势和模式。

   - 新转录本和可变剪接事件识别

    - 新转录本识别：使用组装工具识别样本中可能存在的新转录本。

    - 可变剪接事件分析：识别并注释可变剪接事件，分析不同条件下的可变剪接模式。

5. 结果报告

   - 可视化报告：提供详细的分析结果报告，包括表达谱分析、差异表达基因分析、基因功能注释等。

   - 数据交付：原始数据和处理后的结果数据将以多种格式交付，方便后续分析和应用。

应用领域

- 基础研究：揭示基因表达调控机制，发现新的基因功能。

- 疾病研究：分析疾病相关基因的表达变化，助力疾病诊断和治疗靶点的发现。

- 药物研发：评估药物作用下的基因表达变化，为药物研发提供参考数据。

- 农业研究：探索植物和动物在不同环境条件下的基因表达模式，促进农业科学的发展。