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 转录组找上海融享生物科技有限公司。四川LncRNA转录组测序公司
通过比较处理组和参考组，对差异表达基因进行聚类分析，可以很直观反映出不同实验条件下样本差异表达基因的变化情况。我们利用R软件，对差异表达基因和不同样本/实验条件同时进行分层聚类分析。
Gene Ontology（简称GO）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）来描述生物体中基因和基因产物的属性。GO总共有三个Ontology，分别描述基因的分子功能（Molecular Function）、细胞组分（Cellular Component）、生物过程（Biological Process）。 贵州转录组测序公司哪里有融享生物为您提供一个专业的技术服务，吊炸天的NGS测序技术。
标准转录组测序包括真核转录组（mRNA）测序和原核转录组（mRNA）测序，可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，可用于研究基因结构和基因功能、可变剪接和新转录本预测等。
真核转录组测序推荐采用6Gb 数据量进行后续分析，如果想检测到更低丰度的转录本，推荐采用8-10Gb数据量。
高通量测序平台包括Illumina HiSeq X Ten，HiSeq，MiSeq，PacBio Seque等。可提供多种测序读长、通量和时间周期选择，满足各类科研及应用需求对成本和速度的差异化需求。
问：能否用FPKM进行差异分析？
答：在做差异分析时，我们是采用readcount数据，通过DESeq或者TMM标准化后，进行差异分析。FPKM实际上也是对readcount进行标准化处理的一种方法，各种标准化方法优劣势比较见下图(Dillies, M. A. et al, 2013)，可以看出，在进行差异分析时，DESeq和TMM的标准化效果比较好，FPKM的标准化效果较差，所以，不推荐使用FPKM进行差异分析。
问：为什么要用校正后的p值，能直接用p_value吗？
答：校正后的p值（padj/qvalue），是对p值进行了多重假设检验，能更好地控制假阳性率 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。
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。 专业从事全转录组测序的整体方案。河南cirRNA转录组测序公司哪里有
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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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