多组学分析FAQ汇总

• • 转录组测序——我的实验需要多少次读数？

  所需的读取次数取决于基因组大小、已知基因的数量和转录本。通常，我们建议小基因组（例如细菌）每个样本读取500万至1000万次，大基因组（例如人类、小鼠）每个样本读取2000万至3000万次。中等基因组通常取决于项目，但我们通常建议每个样本进行1500万至2000万次读取。对于从头转录组组装项

• • RNA-Seq项目有哪些生物信息学服务？

  我们为所有项目提供FASTQ文件的原始数据。我们还拥有先进的生物信息学能力，可提供可选的数据分析服务，包括： 标准RNA分析包：图谱、差异基因表达、可变剪接和基因本体分析； 基因融合发现； SNP/INDEL检测； 新转录本发现； 无参考的序列的从头转录组组装。相关服务:多组学整合分析

• • 单细胞RNA-Seq与标准RNA-Seq和超低输入RNA-Seq有何不同？

  标准RNA-Seq产生所有细胞平均转录状态的代表性快照。传统RNA-Seq需要注意的是单个细胞和细胞亚群的分辨率的丢失。单细胞RNA-Seq使研究人员不仅可以鉴定细胞亚群，还可以在异质样品中的单细胞水平上进行全面查询。 与标准RNA-Seq类似，超低输入RNA-Seq提供整个细胞群的批量表达

• • RNA-Seq使用哪些测序平台？

  标准（Standard）、链特异性（Strand-Specific）、单细胞（Single-Cell）、小型（Small）和超低输入（Ultra-Low Input）RNA-Seq在Illumina平台上使用短读测序，例如NovaSeq和HiSeq。Iso-Seq在PacBio Sequel

• • 基于Illumina的RNA-Seq与PacBio上的Iso-Seq相比如何？

  一般来说，当对定性终点感兴趣时，Iso-Seq优于Illumina方法，例如选择性剪接、选择性多聚腺苷酸化、基因组注释和新转录本检测。对于定量评估（例如，一个样本中转录本A与B的表达，或样本1与样本2中转录本C的表达），推荐使用短读方法，因为可以获得更多的读取次数。相关服务:多组学整合分析

• • 你们能从相同的总RNA样本中制备出小RNA库和标准RNA库吗?

  可以，如果提供足够的材料并且总RNA样本中含有小RNA。由于Standard RNA- seq和Small RNA- seq使用不同的文库制备方法，所以必须对总RNA样本进行拆分。相关服务:多组学整合分析

• • 转录组测序——你们保留样品多长时间?

  项目完成后我们保留样品1年。相关服务:多组学整合分析

• • 什么是多组学？

  多组学（multiple omics）为发现跨多个生物学层次的动力提供了一个综合视角。这种生物学分析方法将基因组数据与转录组学、表观遗传学和蛋白质组学等其他模式的数据相结合，以测量基因表达、基因激活和蛋白质水平。 多组学分析研究有助于更全面地了解正常发育、细胞反应和疾病的分子变化。使用综合组

• • 在转录组测序数据中，以下术语是什么意思？

  1.Total genes：这是指在样本中检测到的总基因数。基因是DNA上的特定区域，可以编码一个或多个蛋白质。 2.Total isogenes：这是指在样本中检测到的总同源基因数。同源基因（或被称为转录本）是来自同一基因的不同转录结果，这些结果可能因剪接、启动位点的

• • 转录组如何能够快速地挑选与我研究方向相关的差异基因，做qpcr验证呀？

  挑选与研究方向相关的差异基因进行qPCR验证，首先需要进行一系列的分析步骤来确定可能的候选基因。以下是一种可能的方法： 1.差异表达分析：在RNA-seq分析流程中，已经使用了如DESeq2，edgeR等工具进行了差异表达基因分析。这一步会得到一份差异表达基因的列表，这