FASTQ 格式（FASTQ_format）是一种文本格式，常用于存储生物学序列及其对应的质量分值。FASTQ 格式文件可以采用文本编辑软件（如写字板、UltraEdit 、EditPlus等工具）打开，由于文件较大，对电脑的内存要求较高。FASTQ 格式中，每个 Read 由四行信息表示。
一行为序列名称，以 @ 开头，其后是序列描述；第二行为碱基序列；第三行为 “+” 号，不**任何意义；第四行碱基质量，与第二行的碱基序列一一对应示例如下：
ACGCGGGTATCTAATCCTGTTTGCTCCCCACGCTTTCGCGCCTCAGTGTCAGTTAC
+
ABABADBBDFFFGGGFGGGFGGHGBGHGGHGGGGGGHGGGGGGGHHGGFBGEGGEG
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而由于转录组情况的复杂，选择合适的文库类型也显得极为重要。文库的选择一般考虑两个问题：
02、是否构建链特异性文库？
由于RNA为单链，但普通的转录组文库会同时测到模板链及其反向互补信息，不但无法判断原始的mRNA的方向，同时也会对转录本的定量的准确性产生干扰。而链特异性文库则可以在建库过程中将反向互补序列的文库直接消化掉，不仅保留了原始的mRNA的方向，同时也提高了定量的准确性。
微分基因所有的转录组产品（包括真核有参转录组、真核无参转录组、原核转录组）均已升级为链特异性文库。 重庆全长转录组测序公司哪家好如果要做转录组测序服务找融享生物。
转录组测序的根本目的在于回答特定的生物学问题，因此一个良好的实验方案的设计是其根本。其中，生物学重复的数量、文库类型及测序深度等因素直接关系到结果的好坏。在这里要尤其强调至少三个以上的生物学重复的重要性。三个以上的生物学重复是进行任何可信的下游数据的统计分析的基础，过少的生物学重复或者没有重复将使分析结果的可信度很大成度降低。
而由于转录组情况的复杂，选择合适的文库类型也显得极为重要。文库的选择一般考虑两个问题：
基因本体论联合会建立的数据库（Gene Ontology）。GO的产生主要是为了解决同一基因在不同数据库定义的混乱性以及不同物种的同一基因在功能定义上的混乱性。它是一个国际标准化的基因功能分类体系，提供了一套动态更新的标准词汇表（Controlled Vocabulary）来清晰的描述生物体中基因和基因产物的属性。GO 涵盖三个方面，分别描述基因的分子功能（Molecular Function）、细胞的组件作用（Cellular Component）、参与的生物学过程（Biological Process）。基因或蛋白质可以通过 ID 对应或者序列注释的方法找到与之对应的 GO 编号，而 GO 编号可用于对应到 GO Term，即功能类别或者细胞定位转录服务博士团队专门为您打造属于您的服务。
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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可以提供测序读长为75*2 bp， 每次运行数据量达50-60GB。对于4-5Mb的基因组，可确保每个基因组测序量达到400Mb（100倍覆盖），足以满足全基因组denovo测序和SNP鉴定的需要。Solexa高通量测序平台均可对转录组进行测序，由于两种平台各有其优缺点，针对不同的样品情况，需灵活选用。Illumina测序技术的优点是单次测序获得的数据量大，能够得到更高的覆盖率，检测到更多低丰度的转录本，在已知基因组序列物种的转录组分析中更具优势。
Roche 454测序技术的优点是单序列读长可以达到500bp，在未知基因组序列物种的转录组分析中更有优势，其较长的读长便于拼接，能获得更好的转录本数据。 重庆全长转录组测序
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