多组学分析FAQ汇总

• • 如何揭开长非编码RNA的神秘面纱

  长非编码RNA（lncRNA）是一种长度超过200个核苷酸的RNA，不编码蛋白质，但在生物体内发挥重要的调控作用。然而，由于其功能和工作机制相对复杂，长非编码RNA的研究一直充满挑战。 以下是研究长非编码RNA的一些方法： 1.全转录组测序（RNA-Seq）： 使用高通量测序技术对总RN

• • 16s测序是推荐OTU聚类还是ASV聚类呢

  在16S rRNA测序中，可以选择OTU（Operational Taxonomic Units）聚类或ASV（Amplicon Sequence Variants）聚类。两者有各自的优势和局限性。 一、OTU聚类: 1.优势： OTU聚类是一种较传统的方法，它通过设定一定的相似性阈值（

• • RNA-Seq数据分析——原始数据质量控制(QC)

  RNA-Seq原始数据质量控制(QC)是非常重要的一个环节，由于各种原因，例如测序平台、实验操作等，原始测序数据可能存在不少问题，如低质量读段、接头序列、污染序列等。为了确保后续分析的准确性，需要先进行质量控制。 一、常用工具： 常用的质量控制工具有FastQC、MultiQC等，这些工具

• • 转录组学基础——什么是RNA-seq

  RNA-Seq（RNA sequencing），也称为全转录组测序，是一种利用深度测序技术来研究样本的RNA组成的技术。这种技术能够提供关于细胞中RNA存在性和丰度的信息，可以用来鉴定和量化在特定时间点或条件下所有类型的RNA分子，包括mRNA、非编码RNA和小RNA。 RNA-Seq开始

• • 转录组数据分析RNA-seq

  RNA-seq（RNA测序）是一种先进的转录组研究技术，它利用高通量测序平台来直接测量细胞中的RNA分子数量。这种技术能够提供关于基因表达的定量信息，包括未知基因的发现、已知基因的表达水平变化、以及可变剪接事件等。RNA-seq数据分析是一个复杂的过程，主要分为以下步骤： 1.数据质量控制

• • 空间转录组技术的应用

  空间转录组学（Spatial Transcriptomics）是一种革命性的技术，它允许研究者不仅能够了解组织中哪些基因在表达，还能了解它们在组织中的确切位置。这种技术结合了成像和基因表达分析，可以在单细胞水平上解析组织样本的空间分布模式。 应用领域： 一、肿瘤生物学： 1.肿瘤微环境

• • 空间转录组应用领域与研究思路

  空间转录组学（Spatial Transcriptomics）是一种新兴的技术，它结合了成像技术和基因组学分析，使研究者能够在组织或细胞层面上理解基因表达的空间分布。这种技术对于理解复杂生物系统中基因表达的空间和时间动态至关重要。 一、应用领域： 1.疾病研究： 肿瘤生物学：分析肿瘤微

• • 做转录组是相对定量对不对，能得到组间差异“处理后的比处理前的上调了20%”这种结果描述吗

  转录组分析可以是定量的，也可以是相对定量的。在转录组研究中，相对定量通常指的是通过比较不同样品（如处理组与对照组）之间的基因表达水平差异来分析基因的表达变化。 转录组研究通常使用两种主要技术：微阵列（DNA芯片）和高通量测序（如RNA-Seq）。这两种技术都可以用来进行相对定量分析： 1

• • 做酵母BY4741，库里只有酵母S288C，这个可以作为转录组测序的参考基因组嘛？

  BY4741和S288C都是酵母Saccharomyces cerevisiae的常见实验菌株。S288C是酵母的参考菌株，它的基因组序列是最先被测定的，并且在很多基因组工具和数据库中被广泛使用作为参考。而BY4741是一个从S288C衍生出的haploid菌株，用于多种基因组学研究，包括基

• • 关于转录组测序双端测序的问题，转录组测序时，pair end 双端测序时，用FPKM计算为什么小于等于RPKM的2倍？

  RPKM（Reads Per Kilobase of transcript, per Million mapped reads）和FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript, per Million mapped reads）都是转录组数据分析中用于标