力鈞生技公司microRNA測序服務
microRNA是長度為21-23nt的非編碼小RNA分子,可以通過沉默或降解其靶基因mRNA來調控基因的表達。研究發現microRNA在正常發育以及在疾病發生過程中扮演重要的角色。目前研究microRNA的方法主要是通過即時定量PCR以及基因晶片技術,這些方法主要關注microRNA的表達與定量,無法尋找和發現新的microRNA分子。基於Illumina高通量測序平臺的測序技術,使得研究人員能夠直接對樣本中指定大小的所有microRNA分子進行NGS測序,在無需任何序列資訊的前提下研究microRNA的表達譜,並在此基礎上發現和鑒定出新的microRNA分子。
力鈞生技公司的技術優勢可以提供客戶下列訊息:
(1) 數位化信號
基於NGS測序技術,可以較傳統晶片雜交呈現更為精準的定量方式,而且有利於區分相同家族以及序列極為相似的不同microRNA分子。
(2) 任意物種的高通量分析
microRNA測序能夠研究與發掘任意物種中的microRNA分子,無需任何預先的序列資訊以及二級結構資訊。
(3) 高靈敏度
每個獨立的測序通道可以檢測多達1000萬的microRNA分子讀序,為microRNA分子的發現和研究提供了極大的資料深度與覆蓋率,能夠檢測表現豐度極低的稀有microRNA轉錄本。
(4) 高品質資料與可信度
microRNA測序具有極大的測序通量,靈敏度與準確性,無需重複實驗,同時其產生的定量資料與即時定量PCR結果具有高度的一致性。
(5) 加值型的生物資訊分析
力鈞生技公司尤其專精於microRNA的測序與生物訊息註解,可以注釋microRNA的基因組資訊,分析其相對表達水準。能夠使用最新的microRNA公用資料庫注釋原始資料中已知的microRNA,還能夠進一步發掘全新的microRNA種類及異構體(isomiRs),並且註解microRNA的可能靶基因資訊。
(6) 價錢合理的NGS測序服務
力鈞生技公司採用Illumina Hiseq2000/2500新型NGS測序儀,可以增加測序通量並解有效降低測序成本,保證提供同業中最合理的測序服務價格。
microRNA是長度為21-23nt的非編碼小RNA分子,可以通過沉默或降解其靶基因mRNA來調控基因的表達。研究發現microRNA在正常發育以及在疾病發生過程中扮演重要的角色。目前研究microRNA的方法主要是通過即時定量PCR以及基因晶片技術,這些方法主要關注microRNA的表達與定量,無法尋找和發現新的microRNA分子。基於Illumina高通量測序平臺的測序技術,使得研究人員能夠直接對樣本中指定大小的所有microRNA分子進行NGS測序,在無需任何序列資訊的前提下研究microRNA的表達譜,並在此基礎上發現和鑒定出新的microRNA分子。
力鈞生技公司的技術優勢可以提供客戶下列訊息:
(1) 數位化信號
基於NGS測序技術,可以較傳統晶片雜交呈現更為精準的定量方式,而且有利於區分相同家族以及序列極為相似的不同microRNA分子。
(2) 任意物種的高通量分析
microRNA測序能夠研究與發掘任意物種中的microRNA分子,無需任何預先的序列資訊以及二級結構資訊。
(3) 高靈敏度
每個獨立的測序通道可以檢測多達1000萬的microRNA分子讀序,為microRNA分子的發現和研究提供了極大的資料深度與覆蓋率,能夠檢測表現豐度極低的稀有microRNA轉錄本。
(4) 高品質資料與可信度
microRNA測序具有極大的測序通量,靈敏度與準確性,無需重複實驗,同時其產生的定量資料與即時定量PCR結果具有高度的一致性。
(5) 加值型的生物資訊分析
力鈞生技公司尤其專精於microRNA的測序與生物訊息註解,可以注釋microRNA的基因組資訊,分析其相對表達水準。能夠使用最新的microRNA公用資料庫注釋原始資料中已知的microRNA,還能夠進一步發掘全新的microRNA種類及異構體(isomiRs),並且註解microRNA的可能靶基因資訊。
(6) 價錢合理的NGS測序服務
力鈞生技公司採用Illumina Hiseq2000/2500新型NGS測序儀,可以增加測序通量並解有效降低測序成本,保證提供同業中最合理的測序服務價格。
miRNA Seq 生資分析服務
1. 基本資料分析
資料產出統計:對測序結果進行序列質量控制(Base calling),去除污染及接頭序列;統計結果包括:測定的序列(Reads)長度、Reads數量、資料產量。
2. 高級資料分析
1) microRNA長度分佈統計以驗證實驗可靠性;
2) microRNA鹼基使用偏好性鑒定以檢驗資料品質;
3) 將定序得到的序列與miRBase資料庫中已知rRNA、tRNA、重複區、RefSeq資料庫進行比對,
對已知microRNA進行生物註解;
4) 將定序得到的序列與該物種全基因體序列進行比對分析,通過折疊模型預測是否有新的microRNA存在;
5) 不同組織間microRNA表達譜分析;
6) 兩個樣本間microRNA差異表達分析;
7) microRNA表達模式聚類分析(cluster analysis);
8) microRNA作用靶基因預測 (target gene prediction)。
1. 基本資料分析
資料產出統計:對測序結果進行序列質量控制(Base calling),去除污染及接頭序列;統計結果包括:測定的序列(Reads)長度、Reads數量、資料產量。
2. 高級資料分析
1) microRNA長度分佈統計以驗證實驗可靠性;
2) microRNA鹼基使用偏好性鑒定以檢驗資料品質;
3) 將定序得到的序列與miRBase資料庫中已知rRNA、tRNA、重複區、RefSeq資料庫進行比對,
對已知microRNA進行生物註解;
4) 將定序得到的序列與該物種全基因體序列進行比對分析,通過折疊模型預測是否有新的microRNA存在;
5) 不同組織間microRNA表達譜分析;
6) 兩個樣本間microRNA差異表達分析;
7) microRNA表達模式聚類分析(cluster analysis);
8) microRNA作用靶基因預測 (target gene prediction)。