多组学分析FAQ汇总

• • 转录组测序的样本量怎么算？

  转录组测序（RNA-Seq）的样本量计算主要取决于研究目的、样本类型、测序深度以及预期的数据分析方法。   1.研究目的： 基础研究、差异表达分析、稀有转录本检测或特定基因表达分析等不同目的影响所需样本量。   2.样本类型： 如人类、动物、植物或微生物样本，以及样本的异质性。异质性高的样本

• • 微生物组和代谢组学怎么关联分析？做关联热图的数据是什么？

  微生物组和代谢组学的关联分析主要依赖于统计和计算生物学方法来探索微生物组成分与代谢产物之间的关系。首先，1）分别对微生物组和代谢组样本进行高通量测序和代谢物检测，获取微生物组成信息和代谢物浓度数据。；2）然后使用生物信息学工具和统计方法对数据进行预处理，包括质量控制、归一化等，以确保数据的可

• • 组织放-20°C可以放多久？后面要做转录和代谢。

  对于转录和代谢分析，组织样本在-20°C下理想存储时间不应超过6个月。长期存储建议使用-80°C以更好地保持RNA和代谢物的稳定性。   百泰派克生物科技--生物制品表征，多组学生物质谱检测优质服务商   相关服务： 转录组学与代谢组学整合分析 转录组学与脂质组学整合分析 转录组学和蛋白质

• • 多组学有那些，能分析出什么？一般取什么标本分析？做肠道皮肤轴方面，推荐什么组学结合？

  多组学包括蛋白质组学、代谢组学、转录组学、基因组学等。通过整合分析这些数据，可以深入理解生物体内复杂的生物学过程、疾病机理、以及生物体对外界环境变化的响应机制。分析可以揭示基因表达的调控、蛋白质的功能、代谢物的变化等多维信息。   一般来说，取样材料包括血液、组织、粪便、皮肤拭子等，根据研究

• • 真核有参转录组测序，拿到数据怎么分析？图怎么做？

  真核有参转录组测序（RNA-Seq）的数据分析是一个复杂的过程，包括多个步骤，如数据质量控制、比对、表达量定量、差异表达分析、功能注释和通路分析等。以下是一个大致的分析流程： 1.质量控制： 使用如FastQC进行原始测序数据的质量检查。包括序列的质量分数、碱基组成和序列重复性等。 2.

• • 代谢组与16S rDNA测序整合分析，请问做16SrRNA的V3-4区域和V4区域有什么区别啊？

  16S rRNA基因的V3-4区域和V4区域在进行微生物群落分析时有一些不同的特点。 1.序列覆盖范围： V3-4区域：覆盖16S rRNA基因的第三和第四可变区。这个区域比V4区域更长，提供更广泛的序列信息。 V4区域：只包含第四可变区。这个区域较短，但仍能提供关于微生物群落的有用信息

• • 一个qpcr高表达的基因，它的甲基化水平会不会很低？甲基化水平和基因表达水平是相反的吗

  是的。通常情况下，基因的高表达与其甲基化水平较低有关联。基因启动子区域的高甲基化水平通常会抑制基因的表达，因为DNA甲基化可以阻碍转录因子的结合，从而降低基因的转录活性。因此，在很多情况下，甲基化水平和基因表达水平是负相关的。然而，这种关系并非绝对，因为基因表达的调控非常复杂，受多种因素的影

• • 如何揭开长非编码RNA的神秘面纱

  长非编码RNA（lncRNA）是一种长度超过200个核苷酸的RNA，不编码蛋白质，但在生物体内发挥重要的调控作用。然而，由于其功能和工作机制相对复杂，长非编码RNA的研究一直充满挑战。 以下是研究长非编码RNA的一些方法： 1.全转录组测序（RNA-Seq）： 使用高通量测序技术对总RN

• • 16s测序是推荐OTU聚类还是ASV聚类呢

  在16S rRNA测序中，可以选择OTU（Operational Taxonomic Units）聚类或ASV（Amplicon Sequence Variants）聚类。两者有各自的优势和局限性。 一、OTU聚类: 1.优势： OTU聚类是一种较传统的方法，它通过设定一定的相似性阈值（

• • RNA-Seq数据分析——原始数据质量控制(QC)

  RNA-Seq原始数据质量控制(QC)是非常重要的一个环节，由于各种原因，例如测序平台、实验操作等，原始测序数据可能存在不少问题，如低质量读段、接头序列、污染序列等。为了确保后续分析的准确性，需要先进行质量控制。 一、常用工具： 常用的质量控制工具有FastQC、MultiQC等，这些工具