医学转录组测序

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结果展示

数据质控

测序得到的原始测序序列(Sequenced Reads)或者 raw reads,里面含有带接头的、低质量的reads,为了保证信息分析质量,必须对raw reads过滤,得到clean reads,后续分析都基于clean reads。在测序过程中会存在一定的错误率,测序错误率分布检查可以反映测序数据的质量。

参考序列比对

将比对到基因组上的reads分布情况进行统计,定位区域分为Exon(外显子)、
Intron(内含子)和Intergenic(基因间区)。reads与参考基因组比对率,
指比对到参考基因组上的reads数目除以有效测序数据的reads数据,可反映样本的基因组拼接注释水平。

基因表达水平分析

一个基因表达水平的直接体现就是其转录本的丰度情况,转录本丰度越高,则基因表达水平越高。我们通过所有基因的FPKM密度图以及小提琴图对不同实验条件下的基因表达水平进行比较,可以直观的获得不同实验条件下基因表达水平的情况。

差异基因表达分析

用火山图可以直观展示不同实验条件下差异基因的分布情况,对于无生物学重复的实验,为消除生物学变异,从差异倍数和显著水平两个方面进行评估,对差异基因进行筛选,阈值设定一般为: |log2 Fold Change)| >1且q value<0.005。对于有生物学重复的实验,由于DESeq已经进行了生物学变异的消除,我们对差异基因筛选的标准一般为:padj<0.05。差异表达基因以火山图、韦恩图及聚类热图等丰富的形式展示样本间差异基因表达的情况。

融合基因分析

融合基因可能会导致具有新的或不同功能的基因产物生成,这些异常活性的蛋白质会发挥癌基因的作用。此外,某些原癌基因还可能与一个新的启动子发生融合,从而激活下游癌基因的表达。

差异基因GO富集分析

差异基因GO富集柱状图,直观的反映出在生物过程(biological process)、细胞组分(cellular component)
和分子功能(molecular function),富集的GOterm上差异基因的个数分布情况。
可挖掘差异基因的功能及所在的信号通路,缩小基因筛选的范围。