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    轉錄組測序
    原核mRNA測序

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    技術簡介
    mRNA測序是研究原生生物轉錄組的有效手段,可以直接對特定樣品在某一狀態下產生的全部mRNA進行高通量測序,在獲得基因表達信息的同時,推測mRNA的表達量,對基因進行注釋等,從而獲得全 面且有意義的轉錄組信息。

    云序優勢
    云序生物采用特有的去rRNA試劑盒,極大程度地保留細菌及降解樣本中mRNA信息。
    一站式服務:
    客戶只需提供菌液或總RNA,云序生物為您完成從樣品準備,文庫制備,上機測序到數據分析的整套服務流程。
    專業的生物信息學分析:
    云序生物擁有強大的生物信息學團隊,能夠滿足客戶的各類深入數據分析需求。
    樣本要求
    樣品類型:
    菌液沉淀或總RNA。其它類型樣品請詳詢。
    樣品量:
    a)細菌:2×107

    b) 總RNA:2 μg(OD260/280≥1.8;OD260/230≥1.5;無明顯降解,電泳檢測樣品特征性條帶完整清晰,無明顯彌散或拖尾 )
    樣品運輸及保存:
    樣品運輸:樣品置于1.5mL管中,封口膜封好,干冰運輸。
    樣品保存:細胞樣品或新鮮組織塊可用TRIZOL或RNA保護劑處理,液氮凍存后-80℃保存;RNA樣品可溶于乙醇或RNA-free的超純水中,-80℃保存,避免反復凍融。
    數據分析(下列有※表示個性化分析)
    1、差異mRNA篩選與聚類
    篩選(Fold Change≥ 2,  P值≤ 0.05)兩組或多組樣品間差異表達的mRNA倍數變化。
    注:Fold Change代 表差異倍數,P值代 表差異明顯性,篩選中采用的倍數變化會根據具體數據情況進行調整

    差異mRNA篩選與聚類

    2、差異mRNA的GO和信號通路分析

    進行差異基因GO功能富集分析,以推斷差異基因參與的生物學功能。


    差異mRNA的GO和信號通路分析


    3、基因富集分析(GSEA)
    尋找與樣品表型相關的功能基因集合(gene set,包括信號通路或其他基因集合)。


    基因富集分析(GSEA)


    4、基因共表達網絡分析
    根據基因間的表達相關性,構建共表達網絡,以推斷未知的基因功能。


    基因共表達網絡分析


    5、基因互作網絡分析
    確定差異基因間的相互作用關系,篩選起關鍵作用的核 心基因及其相應的靶基因。


    基因互作網絡分析


    6、基因表達水平累積曲線
    展示每個樣本不同表達強度的基因數目,揭示表型對基因表達的整體影響。

    基因表達水平累積曲線


    案例解析
    案例分析:通過mRNA測序解析處于半衰期芽孢桿菌的分子特征
    原文:Global mRNA decay analysis at single nucleotide resolution reveals segmental and positional degradation patterns in a Gram-positive bacterium

    期刊:Genome Biology 影響因子:13.21

    本文通過原核生物mRNA測序對處于半衰期芽孢桿菌樣品和正常芽孢桿菌樣品的轉錄組進行了深入的分析。與正常細菌相比,處于半衰期的細菌有上千個基因發生了差異表達。從高通量數據中篩選出差異表達極大的基因,通過低通量手段驗證它們的表達量和序列,發現結果大致相同,說明高通量測序數據可用。此研究突出mRNA測序在檢測細菌半衰期方面的應用。

    測序分析芽孢桿菌中ATCC 10987基因操縱子區在不同時間的表達量

    圖1. 測序分析芽孢桿菌中ATCC 10987基因操縱子區在不同時間的表達量


    測序及熒光定量驗證差異基因的表達量

    圖2. 測序及熒光定量驗證差異基因的表達量

    LnSOMOjC1KRm96kTMWQ814g+oI4b0q944OBNIdkpjVQhU/YB9m4rpnq3+CSJ8gVqkRsSNCHH+6ozoeKrid0t+IkvI5wE/3HalLW43DcrI1pL7zpeaeHzdR78iwhOXIwwhLl0pIjcIS394qEfuxebtyWGq3zdBr9fo/WRs8id60Q=