转录组测序(Transcriptome sequencing)是通过二代测序平台快速地获得某一物种特定细胞或组织在某一状态下的几乎所有的转录本及基因序列，可以用于研究基因表达量、基因功能、结构、可变剪接和新转录本预测等。目前，转录组测序已经被很多人应用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。
RNAseq：也叫全转录组测序，是利用高通量测序技术对由mRNA逆转录生成的cDNA序列进行测序，从而获得样品中的RNA信息，各种类型的转录本都可以用深度测序技术进行高通量检测，统称做RNAseq 做全转录组基因测序服务就找融享生物靠谱又专业。广东单细胞转录组测序公司哪家好
将各样品过滤后的测序序列与参考基因组进行比对(mapping)，使其定位到基因组。 本项目分析中，我们使用HISAT2软件进行mapping。参考基因组为Rattus_norvegicus。所用的软件为HISAT2。HISAT采用全局和局部搜索的方法能够有效的比对到RNA Seq测序数据中的spliced reads，是目前比对率比较高 且比较准确的比对软件。在分析过程中，采用软件默认参数
HISAT2的算法主要分为三个部分：
将测序序列整段比对到基因组单外显子
将测序序列分段比对到基因组的两个外显子上
将测序序列分段比对到基因组三个以上（含三个）外显子
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我们质控的标准是什么？是否严格？为保证后续分析的质量，我们会严格把控cleandata的筛选标准
将各样品过滤后的测序序列与参考基因组进行比对(mapping)，使其定位到基因组。 本项目分析中，我们使用HISAT2软件进行mapping(Kim, Langmead et al. 2015)。参考基因组为Rattus_norvegicus所用的软件为HISAT2。HISAT采用全局和局部搜索的方法能够有效的比对到RNA Seq测序数据中的spliced reads，是目前比对率比较高 且准确的比对软件。在分析过程中，采用软件默认参数。
一般来说，任何一种DNA测序技术都可用于RNA测序。转录组测序根据发展的阶段可分为：(1)早期的基于Sanger测序法的基因表达序列分析;(2)基于新一代高通测序技术的RNA-Seq。Sanger等于20世纪70年代发明的双脱氧测序法在过去的30多年中一直在DNA测序领域占据着主要地位。人类基因组计划的测序就是通过双脱氧测序法完成的,Sanger法测序是利用DNA聚合酶和双脱氧链终止物测定DNA序列的方法。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核昔酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核甘三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-0H基团，当ddNTP竞争性的与模板结合后，引物延伸将停止于ddNTP处，使反应得到一组有共同的起始点，但长度不同的链终止产物，通过电泳可将相差只有一个碱基的扩增产物分开，从而达到测序的目的。基于高效毛细管电泳的双脱氧测序法每天快可测1Mb,但相对于庞大的基因组数据，如人类基因组约有30亿碱基，则要耗费巨大的人力物力，因此,HGP耗时13年,耗资约30亿美元。但HGP的实施积累了宝贵的经验，促进了与测序相关技术的发展。快速高效的制备NGS测序 转录组测序。
将各样品过滤后的测序序列与参考基因组进行比对(mapping)，使其定位到基因组。 本项目分析中，我们使用HISAT2软件进行mapping。参考基因组为Rattus_norvegicus 所用的软件为HISAT。HISAT采用全局和局部搜索的方法能够有效的比对到RNA Seq测序数据中的spliced reads，是目前比对率比较高 且准确的比对软件。在分析过程中，采用软件默认参数。
问：测序错误率会随着测序序列长度的增加而升高，错误率在多少是可以接受的范围？
答：我们的测序会进行严格的数据质量把控。一般情况下，单个碱基位置的测序错误率应该低于1%，在6%左右可以接受 如果您想找一家专业转录组测序分析就找上海融享生物。广东LncRNA转录组测序机构
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问：差异基因筛选条件比较大能设的阈值是多少？很多客户希望通过调整差异基因筛选阈值来找相关基因是否有必要？
答：差异基因的筛选是基于统计学意义的，不能直观的通过两个数值的大小判断是否为差异基因：
首先：受测序深度的影响，有些样品的测序深度较深，可能导致该样品的readcount数值较高，做差异分析的第一步就是要消除测序深度的影响，对原始数据进行标准化处理（我们在有重复项目中，使用DESeq标准化方法；无重复项目中，使用TMM标准化方法）
其次：在差异分析过程中，需要对readcount的分布进行估计，经验表明，readcount服从负二项分布。在有重复的项目中，重复的好坏也会对差异基因与否产生影响。如果重复较差，组内差异情况会屏蔽掉部分组间的差异。在估计完参数后，需要用特定检验方法来判断差异基因与否
再次：在计算完pvalue以后，需要对pvalue进行多重假设检验校正，来减少假阳性。这个过程会使得padj会大于原来的pvalue，使得部分通过pvalue阀值的基因，无法通过padj的阀值。
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