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轉(zhuǎn)錄組測(cè)序分析服務(wù)
敏芯科技提供基于各種測(cè)序系統(tǒng)的轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)分析服務(wù)
服務(wù)類別:芯片與生物信息學(xué)總訪問:4158
最后更新:2014-4-1半年訪問:13
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轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)分析方案

 
 
一、基因組定位(推薦)
  
     數(shù)據(jù)處理由原始fastq文件開始。數(shù)據(jù)首先將含有Q<20的堿基替換為N。然后使用MAQ()軟件將fastq轉(zhuǎn)換為Fasta。然后去掉3’-adaptor。然后序列數(shù)據(jù)通過MAQ軟件將序列向基因組比對(duì)。生成覆蓋度數(shù)據(jù)。
 
二、轉(zhuǎn)錄本定量(推薦)
  
     MAQ比對(duì)的結(jié)果用于基因定量,對(duì)于每個(gè)基因進(jìn)行基因定量,定量方法采用 reads per kilobase of exon per million mapped sequence reads (RPKM)反映表達(dá)量。
 
三、可變剪切預(yù)測(cè)(推薦)
 
     我們使用TopHat(Cole Trapnell et al. 2009)軟件進(jìn)行進(jìn)行可變剪切的分析。
 
 
  
      我們利用同源預(yù)測(cè)或者從頭預(yù)測(cè)程序進(jìn)行基因預(yù)測(cè)。一般來講,同源預(yù)測(cè)的可靠性較高。而從頭預(yù)測(cè)算法假陽(yáng)性較高。
 
六、GO(gene ontology)分析(推薦)
  
     對(duì)于每一種表達(dá)趨勢(shì)的基因,選擇性的進(jìn)gene ontology功能分析。 將差異表達(dá)的所有基因向gene ontology數(shù)據(jù)庫(kù)的各節(jié)點(diǎn)映射。計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的基因數(shù)目,并結(jié)合整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的基因作為背景分部,對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn),得到一個(gè)2x2的表格,使用超幾何分布檢驗(yàn)基因在每個(gè)GO節(jié)點(diǎn)的富集或貧乏程度。
 
七、pathway分析(推薦)
   
    與GO分析類似,我們同樣將差異基因使用GenMAPP v2.1向KEGG pathway和BioCarta數(shù)據(jù)庫(kù)映射。通過統(tǒng)計(jì)方案,找到統(tǒng)計(jì)上最有意義的pathway
 
 
 
 
 
 
 
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