问：样品间的相关性有何意义？如何计算?
答：样品间的相关性反应了样品间的相似程度，即不同处理或组织的样品在表达水平方面的相似度。相关系数越接近1，样品间的相似度越高，样品间的差异基因也越少。生物学重复间的样品的相关系数应大于生物学重复外的样品的相关系数。相关系数的计算方法有三种：A. Pearson correlation; B. Spearman rank correlation; C. Kendall’s τ。我们使用R语言进行Pearson相关系数的计算。
问：认为基因表达的阈值是多少？为什么设置为这个阈值？
答：认为FPKM > 1是基因表达的。这个阈值是主流杂志推荐的，也能够很好的反应基因的表达水平。 上海融享生物科技有限公司整体实验外包服务转录组测序。广东宏转录组测序公司电话
转录的功能
1. 获得物种或者组织的转录本信息；
2. 得到转录本上基因的相关信息，如：基因结构，功能等；
3. 发现新的基因；
4. 基因结构优化；
5. 发现可变剪切；
6. 发现基因融合；
7.基因表达差异分析。
样品要求：
⑴样品纯度要求： total RNAOD值应在1.8至2.2之间；电泳检测28S:18S至少大于1.5;⑵样品浓度： total RNA浓度不低于400ng/ul；样品总量不低于15ug;目前样品建库要求降低到1ug,浓度大于50ng/ul即可。
⑶请提供total RNA样品具体浓度、体积、制备时间、溶剂名称及物种来源。请同时附上QC数据，包括电泳胶图、分光光度或Nanodrop仪器检测数据。如需进行多次样品制备，需要提供多次样品制备所需样品。 陕西LncRNA转录组测序公司融享生物是转录组测序/mRNA测序技术服务商之一，从事转录组测序/mRNA测序已经多年。
1 转录组与基因组的区别
以DNA为模板合成RNA的转录过程是基因表达的第一步，也是基因表达调控的关键环节。因此,转录组通过转录过程来源于基因组，但与基因组相比较，信息量相对较小，原因是*有很少的基因组DNA被转录。如人类基因组包含有30亿个碱基对，其中大约只有3万~4万个基因转录成mRNA分子，只占总长度的1.5%。个体的基因组是相对稳定的，但其转录组却包含了时间和空间上的限定。同一细胞在不同的生长时期及生长环境下,其基因转录表达情况是不完全相同的。例如,幼年的神经干细胞和成熟分化的神经元，其基因表达谱的不同。同一个体的不同细胞基因表达谱也不一样，即通过转录表达谱区别于其他组织，如脑组织和血管组织等都具有各自特异的基因表达谱而显示出组织的特异性。同样的，我们的机体在正常与疾病状态下，转录组表达谱也会发生比较大的变化，通过正常对照与疾病组的转录组学比较，就可以筛选出差异基因表达谱，用于疾病的早期诊断、用药效果及愈后评估。
转录组是细胞或组织内全部RNA转录本的**,它反映着不同的生命阶段、不同的组织类型、不同的生理状态以及不同的环境条件下表达的基因。转录组的研究可以从整体上揭示细胞中基因的表达情况及调控规律。第二代测序技术由于读长限制，无法提供转录本的全貌及可变剪接等重要信息,因而大程度制约了转录组数据的深度利用。
转录组（transcriptome）广义上指某一生理条件下，细胞内所有转录产物的**，包括信使RNA、核糖体RNA、转运RNA及非编码RNA；狭义上指所有mRNA的**。 转录组测序，提供更精确的数字化信号，更高的检测通量以及更多的检测范围。
可变剪接是调节基因表达和产生蛋白质组多样性的重要机制，也是RNA-seq的重要分析内容，常见的可变剪接形式为SE,SE事件形成过
GO 的基本单元是 Term，每个 Term 有一个单独的标示符（由 “GO:” 加上7个数字组成，例如 GO:0072669）；每类 Ontology 的 Term 通过它们之间的联系( is_a, part_of, regulate)构成一个有向无环的拓扑结构。GOSlim 是缩减版的 GO 术语，它提供了 GO 注释的概述性结果。
京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库。把从已经完整测序的基因组中得到的基因目录与更高级别的细胞、物种和生态系统水平的系统功能关联起来是KEGG数据库的特色之一。KEGG 注释主要包括：（1）KO （KEGG Ortholog）注释，即将分子网络的相关信息进行跨物种注释； （2）KEGG Pathway 注释，即代谢通路注释，获得物种内分子间相互作用和反应的网络 做全转录组基因测序服务就找融享生物靠谱又专业。天津真核有参转录组测序机构哪家好
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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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