单细胞转录组测序 单细胞测序是指在单个细胞水平上对基因组/转录组进行扩增与测序的一项新技术。该技术的建立需要两个必备条件:1. 高质量的全基因组/转录组扩增技术2. 高通量低成本的测序技术(Next Generation Sequencing , NGS)。 英拜生物推出单细胞全基因组/转录组扩增测序技术服务,解决了转录组扩增对初始模板过大的偏倚,使基因组测序的模板需求量从µg级降至单细胞水平。单细胞转录组测序服务原理流程图:产品质量评价:RNA上样量从1ng-0.01ng(10pg),均匀覆盖整个基因区域,无5' 或 3'偏向性单细胞转录测序数据分析RNA-seq-01测序质量评估(QC)RNA-seq-02测序短序列统计匹配(Read Mapping)与数据统计RNA-seq-03转录组表达量的计算RNA-seq-04基因表达差异分析RNA-seq-05差异基因生物学通路分析(代谢通路/信号通路)RNA-seq-06差异基因GO功能注释 单细胞全基因组测序服务样品要求: 低起始量只需10pg RNA
外显子组测序 利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。是一种选择基因组的编码序列的高效策略,外显子测序相对于基因组重测序成本较低,对研究已知基因的SNP、Indel等具有较大的优势。简介: 全外显子组( Exome)是指基因组中全部外显子区域的总和,人类的外显子组约占基因组的 1%~2%,包含了蛋白质合成的重要信息,是基因行使功能最直接的体现。绝大部分疾病或性状相关的变异位于外显子区域,与全基因组重测序相比,全外显子组测序仅针对外显子区域内部和边界区域的 DNA进行测序,覆盖度更深,数据准确性更高,可更加经济、高效地发现与疾病或表型相关的个体遗传变异及罕见突变。人全外显子组测序技术已逐步应用到单基因致病基因和复杂疾病易感基因研究中。1、实验流程2、外显子组捕获芯片 Roche NimbleGen外显子组捕获芯片SeqCap EZ Exome产品捕获区域达64 Mb,。用于探针设计的数据库涵盖RefSeq, Vega, Gencode, Ensembl, CCDS和miRBase,可更全面的覆盖编码区序列,捕获效率更高,可更为经济有效的发现更多的编码区序列变异。Nimblegen外显子组捕获产品支持多个样品混合进行捕获实验。3、数据分析数据产量统计分析测序深度分析覆盖度均一性分析参考序列 mapping SNPs和InDels检测基因注释分析
转录组测序的研究对象为特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和,主要包括mRNA和非编码RNA 。转录组研究是基因功能及结构研究的基础和出发点,通过新一代高通量测序,能够全面快速地获得某一物种特定组织或器官在某一状态下的几乎所有转录本序列信息,已广泛应用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。技术优势任意物种的全转录组分析:无需预先设计特异性探针,因此无需了解物种基因或基因组信息,能够直接对任何物种进行最全面的转录组分析;覆盖度高:数字化信号,直接测定几乎所有转录本片段的序列;检测阈值宽:跨越6个数量级的宽检测阈值,从几个到数十万个拷贝精确计数;分辨率高:可以检测基因家族中相似基因及可变剪接造成的单碱基差异;检测范围广:从几个到数十万个拷贝精确计数,可同时鉴定及定量正常和稀有的转录本。研究内容一、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;二、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。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。三、链特异性转录组(需提供参考基因序列、参考基因组序列)链特异性技术,也称strand-specific RNA sequencing method,是一种能够区分正义链或反义链信息的方法,其对于转录组的功能分析具有十分重要的意义。1. 标准信息分析1) 正负链信息;2) 反义链表达;3) 其他(分析内容同常规转录组)。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。四、均一化文库分析内容同常规转录组。五、非编码RNA测序分析(需提供参考基因序列、参考基因组序列及基因注释结果)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。案例:应用全基因组测序和RNA测序来描绘常见的变异型免疫缺陷综合症(CVIDs)的基因图谱 背景:常见的变异型免疫缺陷综合症(CVIDs)是机体免疫应答反应中不能产生抗体的最主要原因。CVIDs变异度很高,大概5%的病人是由基因改变引起的。 目的:利用Illumina HiSeq2500和HTSeq测序平台对CVIDs进行全基因组及转录水平的研究,揭示并绘制CVIDs的信号调控图谱。 结果:通过对CVIDs基因组和转录组进行测序和综合分析发现, TNFRSF13B, TNFRSF13C, LRBA and NLRP12等基因在CVIDs存在突变,这些突变的基因与B细胞受体信号通路,非同源末端连接修复,细胞凋亡,T细胞调控及ICOS信号通路的调控有关。该研究揭示了新的CVIDs相关的信号通路。 原文索引:Pauline A. van Schouwenburg, Emma E. Davenport (2015) Application of whole genome and RNA sequencing to investigate the genomic landscape of common variable immunodeficiency disorders. Clinical Immunology, 160 (2), 301–314 图1:CIVD病人与正常人的差异表达基因分析图2: CIVD病人间的变异基因overlap图