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吉凯基因
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吉凯基因
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样起
简化甲基化测序
简化甲基化测序(RRBS, Reduced Representation Bisulfite Sequencing)是利用限制性内切酶对基因组进行酶切， 富集启动子及CpG岛区域，进行硫化处理及片段富集并制备高质量文库，之后使用Illumina HiSeq系列平台进行高通量测序的整体解决方案。
技术优势
多样本的覆盖区域重复性高，适用于多样本间的差异分析。
mRNA测序
转录组测序（mRNA-Seq）是使用高通量测序技术，在给定时刻从一个基因组中，揭示 RNA 的存在和数量的一个快照的技术，为生命科学研究提供了全新的角度，可用于预测基因结构、可变剪切和其他转录修饰，并可定量测定每个转录本在生长过程中和不同条件下表达水平的变化。
技术优势
平台优，周期短，性价比高。
基于优质的测序平台，通过reads与参考基因组比对，
系统全面的对基因表达定量和结构分析，获得某个物种在特定条件下的转录信息。
circRNA测序
circRNA 是一类区别于传统线性RNA的非编码RNA分子，呈闭合环状结构，对RNase R不敏感，比线性RNA更加稳定。circRNA具有进化保守性，表达具有组织和时空特异性。circRNA 功能众多，可作为 miRNA 的海绵，竞争性结合miRNA，发挥 ceRNA的调控功能，调控基因表达。近年来还发现与疾病的发生和发展密切相关，在疾病诊断标记物等方向具有很大的应用前景。
技术优势
平台优，周期短，性价比高。
基于高通量测序，依据主流数据库和circRNA鉴定软件，分析项目物种的circRNA信息，深入挖掘circRNA在转录调控中
所发挥的重要功能。
lncRNA测序
长链非编码 RNA（Long non-coding RNA，lncRNA）一类长度大于 200 nt 且不编码蛋白质的 RNAs（不含 rRNA），广泛存在于各种生物体内。lncRNAs 参与表观遗传、转录以及转录后等多水平的调控过程，在生命活动中具有重要作用。
技术优势
LncRNA的研究作为RNA研究的新领域，在生产、生活、健康方面具有重要意义，可通过不同的分子生物学机制调控编码基因的表达，在生产上对物种的改良，在人类健康方面参与疾病相关的信号通路从而对疾病的发生发展及治疗有重要作用。
Small RNA测序
Small RNA 是一类长度18-30nt的非编码RNA，主要包括microRNA(miRNA)、small interfering(siRNA)、piwi-interactingRNA(piRNA) 三大类。Small RNA 测序是基于高通量测序平台，研究特定组织在特定状态下的所有已知Small RNA，也可预测新的 Small RNA 及其靶标基因，为研究 Small RNA 的功能及基因调控机制提供有力手段。
技术优势
平台优，通量高，性价比高。
Small RNA通过先进的测序平台，一次性可获得数百万条序列，结合先进的分析方法，可在全基因组水平快速鉴定和预测各种
类型的Small RNA，得到与调控相关的所有基因。
单细胞测序
单细胞转录组测序（ Single -cell RNA -sequencing）是指在单细胞水平上对 RNA 进行高通量测序和分析的新技术。 不同于常规 Bulk SequencingBulk（组织或细胞群测序）得到的结果只是大量细胞平均表达水平，单测序能够深入挖掘特异性的信息。 目前 ，单细胞测序已广泛应用于肿瘤异质性、免疫微环境神经科异质性、免疫微环境神经科 、胚胎发育细胞分化等领域的研究 。
对于多细胞生物来说，细胞与细胞之间是存在差异的。受精卵从一个细胞开始分裂到最终发育成成熟的个体，各种功能细胞之间的差异会越来越大，表达各自不同的基因，决定不同的生理功能。疾病的发生过程中，伴随多种细胞的参与，不同细胞也会受到不同影响，如肿瘤的异质性、原发灶、转移灶、肿瘤微环境细胞等其基因表达有很大的差异，这些差异决定了肿瘤细胞对治疗的反应。
传统的研究方法由于技术限制，是在多细胞水平进行的，获得的基因表达信息是细胞群体的平均信号，丢失了细胞个体特异的基因表达信息。为了更加精细地研究基因表达于细胞功能的关系，单细胞水平进行检测是更加准确的方法，获得的基因表达信息也更加直观。单细胞测序的发展将基因表达于细胞功能的研究带入了一个新的时代。
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文献和实验SLAM-seq—RNA合成及降解代谢动力学分析，基因动态表达研究的首选 基因表达是一个动态的过程，取决于细胞内环境的稳态以及对环境的适应性，基因信息调控的转变可能会导致人类疾病的发生。这些基本生物学进程的背后是一个非常精密的分子调控事件，它们控制着RNA转录，加工和降解相关的动力学（图1）。了解基因调控的分子基础需要以转录特异性和系统的方式深入了解RNA合成和降解相关动力学。但是，对于常规的RNAseq，我们只能获得终点水平的RNAs丰度信息，无法区分及定量新合成的新生RNAs水平
Computational Analysis of RNA-seq
Using High-Throughput DNA Sequencing (HTS) to examine gene expression is rapidly becoming a �viable choice and is typically referred to as RNA-seq. Often the depth and breadth of coverage of RNA-seq data can exceed what is achievable using
Transcriptome Analysis Using RNA-Seq
Transcriptome analysis by next-generation sequencing (RNA-seq) allows investigation of a transcriptome at unsurpassed resolution. One major benefit is that RNA-seq is independent of a priori knowledge on the sequence under investigation
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