“昊创新、好技术！”
昊为泰生物多年专注于深耕遗传学和基因组学等领域科研特色技术的开发，不断跟进国际先进的科研成果及技术发展，创新研发了许多特色专利技术和领域内前沿的检测服务项目，受到广大专业科研用户的认可和好评。
mRNA虽然只占细胞总RNA的3%左右，但由于其终翻译成蛋白质，参与生长、发育、疾病发生发展等一系列的生物学过程，一直是研究的焦点。mRNA测序是对特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的全部编码RNA进行测序，全面快速得到基因表达谱信息。
技术路线:
技术优势:
•全面的转录组分析：无需预先设计探针，直接进行全面的转录组分析；
•性高：数字化信号，直接测定每个转录本片段的序列；
•检测阈值宽：跨越6个数量级的宽检测阈值，能同时鉴定及定量正常和稀有的转录本；
•分辨率高：可以检测基因家族中相似基因及可变剪接造成的单碱基差异；
•信息量大：除表达量外，还能提供转录本的边界鉴定、RNA编辑、可变剪切、基因融合等信息。
样本类型：完整无基因组DNA污染的Total RNA
样本浓度：浓度≥ 50 ng/μL
样本纯度：OD260/280介于1.8-2.2，OD260/230 ≥ 2.0
样本需求量：总量≥ 2 μg
样本完整度：28S/18S ≥ 1.0， Agilent 2100 Bioanalyzer检测RIN值≥ 6.5
数据分析内容:
1) 原始测序数据预处理 2) 数据质量过滤 3) 参考序列比对分析 4) 基因表达定量 5) 基因差异表达分析 6) 差异基因GO和KEGG富集分析 7) 新转录本预测（建议≥10G数据量） 8) 可变剪切分析（建议≥10G数据量） 9) 融合基因分析（建议≥10G数据量） 10) SNV/InDel分析（可选，建议≥10G数据量） 11) lncRNA标准分析，主要针对已知的lncRNA进行表达定量、差异分析等（可选，建议≥10G数据量） 12) 信号通路作用网络 13) 差异基因调控关系网络 14) 基因集富集分析（GSEA）（根据实际数据的整体趋势，与生物学意义很好地衔接起来，很可能发现部分差异表达不显著但却有重要生物学意义的基因） 15) 加权基因共表达网络分析（WGCNA）（可选，非重复样本数≥8时可以考虑，但效果视实际情况而定，一般样本数≥15时，效果更好，后者也是官方推荐的数目） 16) 基因表达趋势分析（STEM）（可选，针对多时间点、温度或药物浓度处理的样本） 17) 个性化信息挖掘（根据客户需求定制分析内容） |
结果展示:
图 差异基因表达M-A图
图 差异基因聚类的热图
图 差异基因GO富集条形图
Brain：16p11.2缺失单倍型特异性MAPK3表达导致可变性神经发育
作者比较了NPC和NC期16p11.2del和对照细胞的整体基因表达。与对照细胞相比，29个16p11.2基因中有20个在16p11.2del细胞中表达量显著降低，对差异基因进行通路富集后分析发现MAPK3被识别为hub基因（图）。
图 NPC和NC期转录组揭示16p11.2del扰乱基因表达
1.差异基因/靶基因/来源基因的富集分析原理？
答：GO功能富集分析的方法为，将全部基因/转录本作为背景列表，差异基因/转录本列表作为从背景列表中筛选出来的候选列表，利用超几何分布检验计算代表GO功能集在差异基因/转录本列表中是否显著富集，进而得到P值，再对P值进行Benjamini & Hochberg多重检验纠正后得到FDR。其中超几何分布检验计算P值的公式如下：
其中，N代表全基因/转录本中具有GO注释的基因数目，M代表全基因/转录本中注释到某个GO类别的基因/转录本数目，m代表差异基因/转录本中注释到某个GO类别的基因/转录本数目。
同样地，类似上述GO富集分析的方法，KEGG显著性富集分析时以KEGG pathway为单位，应用超几何检验，找出与整个基因组背景相比，在差异表达基因中显著性富集的pathway。
2.rRNA去除文库构建后测序也可以分析其它的RNA信息吗？
答：是的，rRNA去除后也能分析除mRNA外lncRNA和circRNA的一些信息，不像oligoT引物捕获的为带有polyA尾的mRNA和一部分lncRNA。
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