本申請涉及轉錄組基因測序領域，特別是涉及一種轉錄組建庫的方法、試劑和應用。背景技術：：基因組和轉錄組測序是生命科學領域的基礎性工作。由于絕大部分非模式生物缺乏基因組數據，全長轉錄組測序就變得尤為重要，全長轉錄本可以促進這些物種的基因功能、基因表達調控和進化關系等多方面的基礎與應用研究。當前，絕大多數的轉錄組數據都是基于第二代高通量測序技術獲得的。然而，第二代測序技術測序序列短，短序列拼接無法提供大量的長轉錄本并且丟失了可變剪接等重要信息，因而轉錄組的從頭測序開始采用pacbio第三代測序技術。在2013年pacbiorsii推出時，其通量較低，測序成本一直讓科研人員望而止步。到2015年10月，pacbio推出sequel平臺，大幅提升了全長轉錄組的測序通量，在通量上是pacbiorsii的5-10倍。鑒于三代測序技術在科研甚至臨床領域的發展潛力，很多公司相繼引入sequel平臺，提供pacbio三代測序的全長轉錄組測序服務。目前pacbio三代測序的全長轉錄組按照pacbio公司推出的標準方案來進行，過程如圖1所示，主要包括兩個方面：cdna的制備和轉錄組建庫。其中，cdna的制備包括使用clontech公司的smarterpcrcdnasynthesiskit試劑盒，將rna反轉錄生成cdna。全轉錄組測序技術比較好的公司找融享生物。四川真核有參轉錄組測序服務

    一、數據分析流程二、數據分析內容1.數據預處理目的：對原始測序數據進行一定程度的過濾。原理：根據測序接頭以及測序質量對原始的測序數據進行預處理，其中，測序質量Q與測序錯誤E之間的關系如下：結果：對預處理后質量以及堿基分布統計進行統計：將預處理后reads進行拼接，得到拼接結果。原理：應用deBruijngraphpath算法對reads進行denovo拼接；對上一步的拼接結果，再用HamiltonPath算法拼接。結果：UniGene序列，UniGene統計信息，序列長度分布圖3.數據庫注釋目的：對拼接得到的UniGene進行功能注釋原理：通過blast+算法將拼接得到的UniGene序列與數據庫進行比對結果：比對結果表格，物種分布統計和Evalue分布統計：UniGene定量分析。原理：以UniGene為reference，分別將每個樣本的reads進行referencemapping,從而得到每個樣本在每個UniGenes中的一個reads覆蓋度，然后應用RPKM/FPKM標準化公式對富集片段的數量進行歸一化。RPKM：ReadsPerKilobaseofexonmodelperMillionmappedreads，公式下:FPKM：FragmentsPerKilobaseofexonmodelperMillionmappedreads，公式下:UniGene表達分布圖，1X，5X分別為FPKM=1，FPKM=5分界點，可以大體觀察到低表達。貴州醫學轉錄組測序實驗原核轉錄組測序找融享生物 結構預測分析 SD位點分析、表達差異分析、功能富集等。

轉錄組數據飽和度模擬圖 注:橫坐標為reads的采樣率，縱坐標為RPKM的相對誤差，Q1-4分別展示了低表達到高表達的基因的飽和性: Q1 (0-25%):轉錄本表達水平排名位于前25%的基因;Q2 (25-50%): 轉錄本表達水平排名位于25-50%的基因;Q3 (50-75%): 轉錄本表達水平排名位于50-75%的基因;Q4 (75-100%): 轉錄本表達水平排名位于75%以上的基因.SNP(Single Nucleotide Polymorphisms)是指在基因組上由單個核苷酸變異形成的遺傳標記，其數量很多，多態性豐富。基于各樣品 reads 與參考基因組序列的比對結果

外顯子捕獲測序和轉錄組測序分析有什么不同？外顯子捕獲測序和轉錄組測序都是針對基因組上轉錄區域進行測序，但是外顯子捕獲測序針對已有基因組信息的物種，而轉錄組分析既能針對已有基因組信息的物種，也能針對沒有基因組信息的新物種，因此，兩者的分析存在一定的差異：分析的目標區域不同。外顯子捕獲測序只針對基因組上已知的編碼區，而轉錄組測序不僅針對基因組上已知的編碼區，還能夠檢測非編碼RNA等轉錄組的信息。得到的結果不同。外顯子捕獲測序可以得到序列變異的信息，而轉錄組測序不僅可以獲得已知序列的變異信息和新的轉錄本信息（針對從頭拼接），還可以得到表達譜信息和基因的可變剪接。外顯子捕獲測序的樣品來源是DNA，轉錄組測序的樣品來源是RNA。轉錄服務博士團隊專門為您打造屬于您的服務。

轉錄組分析流程將下機數據進行過濾得到 Clean Data，與指定的參考基因組進行序列比對，得到的 Mapped Data，進行插入片段的長度檢驗、隨機性檢驗等文庫質量評估;進行可變剪接分析、新基因發掘和基因結構優化等結構水平分析;根據基因在不同樣品或不同樣品組中的表達量進行差異表達分析、差異表達基因功能注釋和功能富集等表達水平分析。測序質量控制在進行數據分析之前，首先需要確保這些Reads有足夠高的質量，以保證后續分析的準確。所以要對數據進行嚴格的質量控制，經過一系列的質量控制之后得到的高質量的Clean Dat。。全基因組測序找上海融享生物科技有限公司。陜西BCR轉錄組測序哪家好

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測序質量控制在進行數據分析之前，首先需要確保這些Reads有足夠高的質量，以保證后續分析的準確。所以要對數據進行嚴格的質量控制，經過一系列的質量控制之后得到的高質量的CleanData，數據過濾方式如下:去除含有接頭的Reads;，去除低質量的Reads(包括去除N的比例大于10%的Reads;去除質量值Q≤10的堿基數占整條Read的50%以上的Reads)。注:Primer/Adapter contaminated:過濾掉的含有接頭Reads數占總Raw Reads數的比例; High quality filtered reads:過濾掉的高質量Reads數占總Raw Reads數的比例;Low quality reads:過濾掉的低質量Reads數占總Raw四川真核有參轉錄組測序服務