多组学分析FAQ汇总

  • • 只有代谢物的分析结果怎么可以与蛋白质联系起来?用metaboanalysis可以吗

    将代谢物的分析结果与蛋白质联系起来,主要是通过理解代谢物在生物学途径中的角色以及这些途径是如何被相应的酶(蛋白质)调控的。具体方法如下: 1. 代谢途径和信号通路分析: 通过识别代谢物和蛋白质(特别是酶和调节蛋白)参与的共同代谢途径和生物学信号通路,可以将两者联系起来。使用KEGG、

  • • 蛋白质与miRNA靶点的交叉分析用什么平台可以做

    蛋白质与miRNA靶点的交叉分析是一种重要的生物信息学研究方法,用于探索蛋白质和miRNA之间的潜在相互作用和调控关系。这种分析通常需要综合使用多个数据库和分析平台,以下是一些可以用于进行蛋白质与miRNA靶点交叉分析的资源和工具:   1.TargetScan: 是一个预测哺乳动物miRN

  • • 做有参的转录组对比到参考基因组对比度只有38%,然后重新做了无参转录组。能直接用无参的数据,筛出来的基因做qpcr吗?

    对于后续的qPCR实验,可以直接使用无参转录组筛选出的基因。但是需要注意的是,由于无参转录组的数据是通过 de novo 组装得到的,可能会存在一些假阳性结果,因此在做qPCR实验前,最好先进行一些验证实验,例如Sanger测序,来确认这些基因的存在。   百泰派克生物科技--生物制品表征

  • • 无参转录组筛出来的差异基因能直接设计引物跑qpcr吗?都是同一个材料,能直接跑还是需要克隆?

    无参转录组筛选出来的差异基因可以直接用于设计引物进行qPCR验证,不必须进行克隆。你需要做的是基于差异表达基因的序列信息设计特异性引物,然后在相同的材料中通过qPCR验证这些基因的表达差异。确保引物的设计针对的是转录组数据中鉴定的特异区域,且要验证引物的特异性和效率,以确保qPCR结果的准确

  • • 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

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