多组学分析FAQ汇总
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• 送几株细胞去转录组测序，细胞间基因表达量相差好大，该如何处理?
当细胞转录组测序结果显示显著的基因表达差异时，可以通过数据标准化、批次效应校正、考虑细胞周期的影响、数据筛选、深入的生物统计分析以及考虑生物学因素等方法进行处理。
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对于RNA病毒扩增子测序，引物设计是关键的一步。通常需要根据病毒基因组的特点和目标区域来设计引物。希望以下引物设计的一般步骤可以帮助到您： 1.选择目标区域：首先需要确定要进行扩增子测序的病毒基因组中的目标区域。选择目标区域时应考虑具有较高保守性、生物学功能重要性和/或与病原性相关的
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多组学具有以下优势： 它允许研究人员直接测量生物表型的原因和结果，而不是根据不完整的数据进行推断。 它帮助研究人员更好地将基因型与表型联系起来，提供仅靠单一组学方法无法获得的科学见解，并有助于推动新药物靶标的发现。 它通过允许研究人员见证生命分子之间复杂的相互作用，增加了发现能力并提供了对生
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基因组学+转录组学 结合 RNA-Seq 可以帮助研究人员对变异进行注释和优先排序，以进行功能分析，了解疾病机制。功能基因组学的多组学方法可以帮助推动药物靶标识别和生物标志物发现。 基因组学+表观遗传学 全面的表观遗传分析可以揭示基因调控模式，以帮助发现 GWAS 识别的变体的功能。将甲基
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RNA-Seq是一种利用下一代测序技术进行转录组分析的方法。RNA-Seq提供了每个样品中RNA序列的全面、定量和无偏倚的视图，是目前可用于分析基因表达的最强大的工具。相关服务:多组学整合分析
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我们建议从总RNA开始。但是，我们在从各种材料（包括细胞团块、新鲜冷冻组织、血液和FFPE载玻片）中提取RNA方面拥有丰富的经验。我们还接受用于超低输入RNA-Seq的分选细胞。相关服务:多组学整合分析
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由于核糖体RNA（rRNA）占总RNA的大部分，因此去除它对于其他RNA种类（如mRNA、长链非编码RNA（lncRNA）和小RNA）的高效测序是必要的。 对于标准和链特异性RNA-Seq，您可以选择poly-A选择或rRNA耗尽方法。Poly-A选择对于真核生物中mRNA的研究是足够的。分
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所需的读取次数取决于基因组大小、已知基因的数量和转录本。通常，我们建议小基因组（例如细菌）每个样本读取500万至1000万次，大基因组（例如人类、小鼠）每个样本读取2000万至3000万次。中等基因组通常取决于项目，但我们通常建议每个样本进行1500万至2000万次读取。对于从头转录组组装项
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我们为所有项目提供FASTQ文件的原始数据。我们还拥有先进的生物信息学能力，可提供可选的数据分析服务，包括： 标准RNA分析包：图谱、差异基因表达、可变剪接和基因本体分析； 基因融合发现； SNP/INDEL检测； 新转录本发现； 无参考的序列的从头转录组组装。相关服务:多组学整合分析
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• 单细胞RNA-Seq与标准RNA-Seq和超低输入RNA-Seq有何不同？
标准RNA-Seq产生所有细胞平均转录状态的代表性快照。传统RNA-Seq需要注意的是单个细胞和细胞亚群的分辨率的丢失。单细胞RNA-Seq使研究人员不仅可以鉴定细胞亚群，还可以在异质样品中的单细胞水平上进行全面查询。 与标准RNA-Seq类似，超低输入RNA-Seq提供整个细胞群的批量表达
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