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转录组学数据分析服务

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  • 转录组即某个物种或特定细胞在某一功能状态下产生的所有RNA的总和,是研究细胞表型和功能的一个重要手段。与基因组不同的是,转录组的定义中包含了时间和 空间的限定。同一细胞在不同的生长时期及生长环境下,其基因表达情况是不完全相同的。转录组测序(RNA-Seq)是指利用第二代高通量测序技术进行 cDNA测序,全面快速地获取某一物种特定器官或组织在某一状态下的几乎所有转录本。相对于传统芯片而言,RNA-Seq无需预先设计探针,即可对任意物 种的任意细胞类型的转录组进行检测,能够提供更精确的数字化信号,更高的检测通量以及更广泛的检测范围,是目前深入研究转录组复杂性的强大工具。
  • 2025年07月16日
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    • 服务名称

      转录组学数据分析服务

    • 提供商

      上海源兹生物科技有限公司

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    一、转录组测序
            转录组即某个物种或特定细胞在某一功能状态下产生的所有RNA的总和,是研究细胞表型和功能的一个重要手段。与基因组不同的是,转录组的定义中包含了时间和 空间的限定。同一细胞在不同的生长时期及生长环境下,其基因表达情况是不完全相同的。
            转录组测序(RNA-Seq)是指利用第二代高通量测序技术进行 cDNA测序,全面快速地获取某一物种特定器官或组织在某一状态下的几乎所有转录本。相对于传统芯片而言,RNA-Seq无需预先设计探针,即可对任意物 种的任意细胞类型的转录组进行检测,能够提供更精确的数字化信号,更高的检测通量以及更广泛的检测范围,是目前深入研究转录组复杂性的强大工具。

    二、lncRNA测序
          长链非编码RNAs(long non-coding RNAs,lncRNAs)一般是指长度大于200 nt的RNA,位于细胞核内或胞浆中,不参与蛋白质编码功能,以RNA形式在多种层面上(表观遗传调控、转录调控以及转录后调控等)调控基因的表达水平, 在生命活动中具有重要作用。
           长链非编码RNA测序(long non-coding RNA sequencing,lncRNA-Seq)是一种使用特定方法降低样本中rRNA 的丰度,对富集到的 RNA进行文库构建,再对高通量测序仪产出的数据进行信息分析的研究方法。lncRNA-Seq可一次性获得样本中几乎全部的lncRNAs信息,对 lncRNAs的类别、功能进行全方位的深入分析,从而快速全面准确地获得与特定生物学过程(例如发育、疾病等)相关 lncRNA信息。
    三、miRNA测序
          microRNA(miRNA) 是一种大小约21—23个碱基的单链小分子RNA,是由具有发夹结构的约70-90个碱基大小的单链RNA前体经过Dicer酶加工后生成,不同于 siRNA(双链)但是和siRNA密切相关。microRNA通过和靶基因mRNA碱基配对引导沉默复合体(RISC)降解mRNA或抑制mRNA的翻 译,从而在转录后水平调控蛋白表达(最新发现miRNA也能在转录水平调控基因表达)。miRNA在物种进化中相当保守,在动物、植物和真菌等中发现的 miRNA表达均有严格的组织特异性和时序性。miRNA在细胞生长和发育过程中起多种作用,包括调控发育、分化、凋亡和增殖等。
    目 前研究miRNA的方法主要是realtime-PCR、生物芯片技术以及第二代测序技术。基于第二代测序技术的miRNA测序,可以一次获得数百万条 miRNA序列,能够快速鉴定出不同组织、不同发育阶段、不同疾病状态下已知和未知的miRNA及其表达差异,为研究miRNA对细胞进程的作用及其生物 学影响提供了有力工具。
    四、生物信息分析 
    ()无参考基因组序列的转录组
    1. 标准信息分析
    1)   对原始数据进行去除接头、污染序列及低质量reads的处理;
    2)   数据产出统计及测序数据的成分和质量评估;
    3)   组装结果分析;
    4)   Unigene功能注释;
    5)   Unigene的GO分类;
    6)   Unigene的COG 分类;
    7)   Unigene代谢通路分析;
    8)   预测编码蛋白框(CDS);
    9)   Unigene表达差异分析;
    10)  Unigene在样品间的差异GO分类和Pathway富集性分析。
    2. 定制化信息分析
        可结合客户的需求,协商确定定制化信息分析内容;
    ()有参考基因组序列的转录组
    1. 标准信息分析
    1)   对原始数据进行去除接头、污染序列及低质量reads的处理;
    2)   测序评估;
    3)   基因表达注释;
    4)   基因差异表达分析;
    5)   对基因结构进行优化(仅针对真核生物);
    6)   鉴定基因的可变剪接(仅针对真核生物);
    7)   预测新转录本;
    8)   SNP 分析。

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