转录组测序结题报告
转录组测序结题报告
转录组测序结题报告转录组测序结题报告篇一：转录组测序问题集锦转录组测序问题集锦转录组是某个物种或者特定细胞类型产生的所有转录本的集合，转录组测序(RNA-seq) 是最近发展起来的利用深度测序技术进行转录分析的方法,可以对全转录组进行系统的研究。
Roche GS FLX Titanium 、Illumina Solexa GA IIx和AB SOLID 4均可以对转录组进行测序，Roche GS FLX Titanium与Illumina Solexa GA IIx和AB SOLID 4相比，拥有更长的读长和较小的数据量，适用于表达量较高基因的RNA全长测序。
但是对低表达丰度的基因，可能需要多次测序才能得到足够的数据，成本比较高，而Illumina Solexa GA IIx和AB SOLID 4数据读取量大，能够得到较高的覆盖率，可以较好的降低成本。
若是位置基因组序列的物种，则Roche GS FLX Titanium测序更有优势，其较长的读长便于拼接，获得更好的转录本数据。
转录组测序可以供研究者在转录本结构研究（基因边界鉴定、可变剪切研究等），转录本变异研究（如基因融合、编码区SNP研究），非编码区域功能研究（Non-coding RNA研究、miRNA前体研究等），基因表达水平研究以及全新转录本发现等方面进行深入研究。
研究转录组的方法有哪些？目前研究转录组的方法主要三种，基于杂交技术的cDNA 芯片和寡聚核苷酸芯片，基于sanger测序法的SAGE (serial analysis of gene expression)、LongSAGE和MPSS(massively parallel signature sequencing)，基于第二代测序技术的转录组测序，又称为RNA-Seq。
转录组测序比其他研究方法有哪些优势?（1）可以直接测定每个转录本片段序列、单核苷酸分辨率的准确度，同时不存在传统微阵列杂交的荧光模拟信号带来的交叉反应和背景噪音问题；（2）灵敏度高，可以检测细胞中少至几个拷贝的稀有转录本；（3）可以对任意物种进行全基因组分析，无需预先设计特异性探针，因此无需了解物种基因信息，能够直接对任何物种进行转录组分析，同时能够检测未知基因，发现新的转录本，并准确地识别可变剪切位点及cSNP，UTR区域。
转录组分析报告
转录组分析报告介绍转录组分析是研究基因组中转录过程的研究领域。
通过转录组分析，我们可以了解到在特定条件下细胞中正在转录的所有基因。
这些信息对于理解细胞功能、疾病发展以及生物技术的开发都非常重要。
本报告将介绍转录组分析的一般步骤和常用方法。
步骤一：实验设计转录组分析的第一步是设计实验。
在这个步骤中，我们需要确定要研究的样本类型、实验条件和重复次数。
合理的实验设计可以最大程度地减少误差，并提高结果的可靠性。
步骤二：RNA提取在转录组分析中，我们需要从样本中提取RNA。
RNA是细胞中转录的产物，它可以反映细胞中正在表达的基因信息。
RNA提取的质量和纯度对后续的转录组分析非常重要。
常用的提取方法包括酚氯仿法、磁珠法和硅胶膜法等。
步骤三：RNA测序RNA测序是转录组分析的核心步骤之一。
通过RNA测序，我们可以将RNA样本转化为对应的DNA序列，并确定每个基因的表达水平。
常见的RNA测序技术包括Sanger测序、二代测序和三代测序等。
二代测序技术如Illumina和Ion Torrent等已经成为转录组分析的主流技术。
步骤四：数据预处理RNA测序会产生大量的原始数据，这些数据需要进行预处理以去除噪音和提高数据质量。
数据预处理包括去除低质量的reads、去除接头序列、去除重复序列和过滤低表达基因等。
预处理后的数据可以为后续的分析提供可靠的基础。
步骤五：差异表达基因分析差异表达基因分析是转录组分析的重要环节之一。
通过比较不同条件下基因的表达水平，我们可以找到与特定条件相关的差异表达基因。
常用的差异表达基因分析方法包括DESeq、edgeR和limma等。
这些方法可以帮助我们发现与特定条件相关的生物学过程和信号通路。
步骤六：功能注释和富集分析一旦确定了差异表达基因，我们可以对这些基因进行功能注释和富集分析。
功能注释可以帮助我们了解差异表达基因的功能和参与的生物学过程。
而富集分析可以帮助我们发现差异表达基因在特定功能和通路中的富集情况。
华大基因转录组结题报告(de novo)
2009 年 月 日
华大基因转录组分析（de novo）结题报告
目录
一、 项目信息................................................................ 2 二、 工作流程说明............................................................ 3
Total Length N50 Length Mean Length
59,067,262 1,968 1,260
表 4 补洞后 gap 长度占 scaffold 长度的百分比统计：
Gap Length Percentage (to scaffold) Gap number Gap percentage (to total gaps)
3.2.5 Scaffold-gene表达差异分析
说明：我们利用软件 soap 将不同样本中得到的 Reads 比对到 scaffold-gene 上，获得 scaffold 上 reads 的数目，然后计算 scaffold 在不同样本之间表达差异的 P value，一般
6
华大基因转录组分析（de novo）结题报告
2.1 实验流程说明........................................................... 3 2.2 信息分析流程说明....................................................... 3 三、 项目结果报告............................................................ 4 3.1 数据处理和质控报告..................................................... 4
转录组有参考生物信息分析结题报告模版-V2.0
转录组有参考基因组生物信息分析结题报告获得原始测序序列（Sequenced Reads）后，并且其相应的基因组参考序列( Reference Genome )可以获得的情况下，可以用有参考基因组信息分析流程对数据进行详细的分析，分析流程图如下：1. 原始序列数据高通量测序（如Illunima HiSeq TM2000/ Miseq等测序平台）测序得到的原始图像数据文件经碱基识别（Base Calling）分析转化为原始测序序列（Sequenced Reads），我们称之为Raw Data或Raw Reads，结果以FASTQ（简称为fq）文件格式存储，其中包含测序序列（reads）的序列信息以及其对应的测序质量信息。
测序样品中真实数据随机截取结果如下：@HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1202:2188 1:N:0:GCCAAT CGGATGATCTTCTTAATCTCTCCTTGCATAGTTATGAAACAGTCCGTGGACTTGCTGGAAAATCTCTCTTGAAGATGATGAAGAGATGGCCCTCTACAAT +CCCFFFDFFHHHHJJJJJIJIGGGIGICIGIIJEIIJIIJJI@DHEDHECFGGAHGGJGHIICGEEIEHGGGIECEEHH@HE>C@EBBE@CCDDCCCDDC @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1237:2217 1:N:0:GCCAAT GAAGGTGAGTCTGAGGAGGCCAAGGAGGGAATGTTTGTGAAAGGATATGTCTACTAAGATATTAGAAAGTATGTACTACTACTACTACTACATGTTTTCA +@@@FDADDFDHFHIIIDHIIJJJGICGGGCGHGFIGHBHEHHGI;BDHHCFGCHIIIIEHGIGHHIJJE7??ACHCDFFFFFEEECCEE>C>ACCCDC>@ @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1382:2195 1:N:0:GCCAAT TTTTGCAACAATGGCTTCCACCATGATGACTACTCTACCACAGTTCAATGGACTCAAACCCCAACCTTTCTCAGCTTCTCCAATTCAAGGCTTGGTGGCA +@@@DD3DDFFFF:CDGI@GIEEDH<F49C?EGFBF9?FF?C@BFEFGIII3BDDFFIIG7FFFIIBEFFIFDC3ACBDDDBD@>@AAD;;;@@####### @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1255:2239 1:N:0:GCCAAT CGGATTTTCAAGGGCCGCCGGGAGCGCACCGGACACCACGCGACGTGCGGTGCTCTTCCAGCCGCTGGACCCTACCTCCGGCTGAGCCGATTCCAGGGTG +CCCDFFFFHHH?FHIIIJJJJJIGBEHHJJBHBDDCDAC??@@BDBBBBD8BDDCDDACC@A?@BBB@<<CB?CB<AD?9<B@>(8>?395?4:(:<@## @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1423:2239 1:N:0:GCCAAT CTTGTATTGCTCTCCCACAACCCCGTTTTCACGGTTTAGGCTGCTCCCATTTCGCTCGCCGCTACTACGGGAATCGCTTTTGCTTTCTTTTCCTCTGGCT +CCCFDFFFHHHHHJJIJJJJJIJJGGIHIIGIIJGIGGIJJGGGJGIJ>FGIIGHGGBEHBCCBBDDD@BB@@<AABDDBCACDCDACDCD@:>@C::@C2.测序数据质量评估2.1 测序错误率分布检查测序错误率与碱基质量有关，受测序仪本身、测序试剂、样品等多个因素共同影响。
转录组结题报告
转录组结题报告一、引言转录组研究是生物科学领域中的重要研究方向之一，其对于基因表达调控、疾病发生机制等方面的理解具有重要意义。
本课题旨在探究某种生物在特定条件下的转录组表达谱，以期为理解其基因表达调控机制提供依据。
二、方法1. 实验材料本实验选取了某种生物在特定条件下的多个组织样本，包括健康组织、病变组织以及药物处理后的组织等。
2. 实验方法（1）RNA提取：采用Trizol法提取样本中的总RNA。
（2）建库：将RNA进行逆转录，构建测序文库。
（3）测序：使用Illumina测序平台进行测序，获取原始数据。
（4）数据分析：对原始数据进行质量控制和数据分析，包括基因表达量、差异表达基因分析等。
三、结果1. 基因表达谱通过对测序数据进行质量控制和数据分析，我们获得了每个样本的基因表达谱。
结果显示，在不同样本中，基因表达水平存在显著差异。
其中，一些基因在特定组织中高表达，而在其他组织中低表达，这些基因可能参与了该组织的特定生物学过程。
2. 差异表达基因分析为了进一步理解基因表达调控机制，我们对不同样本之间的基因表达水平进行了差异表达分析。
结果显示，在健康组织和病变组织之间，有数百个基因的表达水平存在显著差异。
这些基因可能参与了疾病的发生和发展过程。
此外，我们还发现一些基因在药物处理后的表达水平发生了显著变化，表明这些基因可能对药物反应具有潜在影响。
四、讨论本实验通过转录组测序技术，获得了某种生物在特定条件下的转录组表达谱。
通过对表达谱的分析，我们发现了一些可能与疾病发生、药物反应相关的基因。
然而，这些发现仍需进一步验证和深入研究。
例如，可以进一步研究这些基因的表达调控机制、与疾病的关系以及潜在的治疗靶点等。
此外，随着新一代测序技术的不断发展，我们可以更深入地研究转录组学领域的其他问题，如转录本结构、可变剪切等。
五、结论本课题通过转录组测序技术，探究了某种生物在特定条件下的转录组表达谱。
实验结果表明，该生物的基因表达水平在不同样本中存在显著差异，这些差异可能与疾病发生、药物反应等相关。
生命组学理论 课程报告 转录组测序分析植物雄性不育
根据雄性不育突变克隆的拟南芥、 水稻相关基因
相关基因在雄蕊发育中作用网络
(Gomez,2015)
1.2.2 作物杂种优势利用
利用雄性不育植株，免去人工去雄，即可生产高纯度的杂种种子。
父本
母本
杂交种
杂种优势---产量
人工去雄——玉米杂交制种
2.1 转录组测序与其应用
差异表达基因 新颖转录本 可变剪接
RNA
玉米CMS
phasiRNA
辣椒CMS
RNA
油菜胞质大白菜CMS miRNA/RNA
空心莲子草GMS RNA
2.2.1 测序材料选择
原则遗传背景相似或相近, 但在目标性状上存在较大差异的材料如 近等基因系(NIL)、突变体与野生型等。
测序组织： 花蕊、花药或花粉
测序时期： 败育发生的关键时期
玉米中小孢子发育时期与花药长度对应关系
如何平衡“质”与“量”？
2.2.3 雄性不育相关差异表达基因数量特征
差异表达基因数量达数百至数千个，说明植物生殖发育 是一个极其复杂的过程。
不同物种不同败育方式，差异基因筛选标准
上调或下调表达基因数与育性无关
上调表达基因数不育株多于可育株 雄蕊败育需要更少的能量
（An,2014）
上调表达基因数可育株多于不育株 基因低表达或不表达，下调表达基因更多 （Qu,2015）
RNA-SEQ简要流程
2.2 转录组测序与雄性不育
植物中雄性不育相关转录组测序
物种及败育类型 分析数据类型 物种及败育类型
分析数据类型
目前，已马铃有薯多GMS个物种RNA不同类型红麻雄CMS性不育进R行NA了转录组分析， 主要包括辣油椒菜细GCMM胞SS 质雄性RRNNAA不育、细油西菜瓜胞GGMM核SS 雄性不RR育NNAA、杂种雄性不育、 化学诱导大豆雄CM性S 不育。RNA利用高通水稻量CMS转录组测m序iRN有A 助于从整体水平
重测序结题报告
重测序结题报告1. 引言重测序是对DNA或RNA序列进行高通量测序的过程。
通过重测序，我们可以获取组织或个体的基因组或转录组信息，并对基因型、表达水平、基因结构等进行分析。
本文档旨在总结重测序实验的设计、数据分析方法和结果，并对实验的可行性和准确性进行评估。
2. 实验设计2.1 样本选择与准备在本次实验中，我们选择了10个病人的癌细胞样本和10个正常对照组的非癌细胞样本。
样本采集和处理过程遵循了严格的操作规范，并确保了样本的纯度和完整性。
2.2 文库构建和测序使用Illumina HiSeq X10高通量测序平台进行测序。
首先，将样本DNA进行库构建，包括DNA片段化、末端修复、连接接头、PCR扩增等步骤。
然后，将文库进行定量和质量检测，确保文库的质量和浓度符合要求。
最后，将文库进行测序，生成原始测序数据。
3. 数据分析3.1 数据质控对原始测序数据进行质量控制，包括去除接头序列、低质量序列和含有N碱基的序列。
使用FastQC和Trimmomatic等工具对数据进行过滤和修剪。
经过质控后，得到高质量的测序数据，用于后续分析。
3.2 数据比对将测序数据与参考基因组进行比对，以确定序列的来源和定位。
常用的比对工具有Bowtie、BWA和STAR等。
根据比对结果，可以得到每个样本的比对率和覆盖度等信息。
3.3 变异检测通过比对结果，对样本中存在的SNP、InDel和结构变异等进行检测。
常用的变异检测工具有GATK、SAMtools和FreeBayes等。
通过统计和分析得到的变异信息，可以评估样本的基因型和变异频率等。
3.4 差异表达分析对转录组数据进行差异表达分析，以确定基因在癌细胞和正常对照组间的差异表达。
常用的差异表达分析工具有DESeq2、edgeR和limma等。
通过统计和分析得到的差异表达基因，可以进一步研究其功能和调控网络。
4. 结果与讨论实验中，我们成功完成了10个病人的癌细胞样本和10个正常对照组的非癌细胞样本的重测序。
转录组分析报告
转录组分析报告1. 引言转录组是一组特定生物体细胞或组织中主动转录的所有RNA分子的总和。
转录组分析是通过高通量测序技术，如RNA-seq等，研究生物体在特定生理或病理状态下的基因表达模式和转录水平的变化。
转录组分析在基因功能研究、疾病机制解析和新药研发等领域具有重要应用价值。
2. 实验设计本次实验旨在分析转录组在不同处理条件下的差异表达基因。
我们选取了A和B两个处理组进行对比分析。
每个组别包含3个重复样本，共计6个样本。
样本采集后，我们使用RNA提取试剂盒提取转录组RNA，然后使用Illumina HiSeq平台进行RNA-seq测序。
3. 数据处理3.1 数据质控首先对测序数据进行质量控制，使用FastQC软件分析测序数据的质量分数和碱基分布。
结果显示，测序数据质量良好，无需进行过滤或修剪操作。
3.2 数据预处理在数据预处理过程中，我们主要进行了以下步骤： 1. 使用Bowtie2软件将测序数据比对到参考基因组；bowtie2 -x reference_genome -U input_fastq -S output_sam2.使用Samtools软件将比对结果转换为BAM格式；samtools view -S -b input_sam > output_bam3.使用StringTie软件进行转录本拼接和定量分析；stringtie -G annotation_file -o output_gtf input_bam经过数据预处理后，我们获得了每个基因的表达计数和转录本的FPKM值。
4. 差异表达分析利用DESeq2软件对处理组A和B的差异表达基因进行分析。
在进行差异表达分析之前，我们首先进行了归一化处理，通过计算基因的大小因子来消除测序深度和基因长度之间的偏差。
然后，对处理组A和B之间的基因表达差异进行了t检验，并进行了多重检验校正。
最终，我们选择了在p值<0.05和|log2(fold change)|>1的条件下，认定差异表达基因具有统计学意义。
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转录组测序结题报告1．mRNA纯化：抽提得到的总RNA首先利用10U的DNaseI（Ambion，美国）在37℃消化1小时；然后利用Micropoly(A)PuristTM mRNA purification kit（Ambion，美国），进行mRNA纯化：把RNA稀释到250μl的体积，按照Kit的操作步骤（Cat.No:1919）进行；最后得到的mRNA用100μl预热的THE缓冲液洗脱，利用NanoDrop 进行定量。
2．cDNA合成：cDNA合成是在Ng等2005年发表的方法基础上改进而成（文献1，图1）。
第一链cDNA合成利用GsuI-oligo dT作为反转录引物，10μg的mRNA作为模板，用1000 单位的Superscript II reverse transcriptase (Invitrogen，美国)在42℃作用1小时完成；随后利用NaIO4（Sigma，美国）氧化mRNA的5’帽子结构，并连接生物素；通过Dynal M280磁珠（Invitrogen，美国）筛选连接了生物素的mRNA/cDNA，并通过碱裂解释放第一链cDNA；然后通过DNA ligase（TaKaRa，日本）在第一链cDNA的5’末端加上接头，然后通过Ex Taq polymerase (TaKaRa，日本)合成第二链cDNA。
最后通过GsuI酶切去除polyA和5’端接头。
图1. 全长cDNA合成示意图3．cDNA测序：合成的cDNA利用超声仪（Fisher）打断到300-500bp的范围，利用Ampure beads（Agencourt，美国）进行纯化。
随后纯化的cDNA利用TruSeq TM DNA XXmple Prep Kit – Set A (illumina，美国)制备文库，并利用TruSeq PE Cluster Kit (illumina，美国)进行扩增。
最后在illumina机器上进行测序反应。
测序得到的数据统计见表1.表1. Solexa测序统计样品对照 1 2Reads数目(对) 5,500,000 10,254,848 11,160,428Clean data 5,442,815（98.96%）10,160,130（99.08%）10,998,951（98.55%）平均长度100 100 1005．EST拼装：利用trinity进行拼装。
共得到45,308个EST cluster(contigs)。
具体拼装结果见表2和图2。
表2. 拼装统计样品XXContig数目45,308Contig平均长度698Contig长度范围201-16,169图2. Contigs长度分布(横坐标为基因长度分布，纵坐标为基因数量分布)6．数据分析：6.1 基因预测：采用EMBOSS工具包(参考文献2)中的’GetORF’对拼装得到的contigs进行基因预测，从不同contigs中找到蛋白编码序列。
6.2 基因注释：将预测得到的蛋白编码序列与GenBank的NR、GO、KEGG、KOG等数据库利用blastp进行比对，条件为E value<1e-5，选择匹配最好的一项作为注释信息。
详细结果见annotation.xls，由左至右分别为拼接软件产生的contig名称、基因功能注释、ORF起始与终止位点坐标、正反义链、氨基酸长度、KOG分类。
6.3 GO分析：GO分析利用GoPipe（参考文献3）进行，预测蛋白首先与Swiss-Prot 和TrEMBL数据库进行比对，条件为blastp，E value<1e-5，然后比对结果利用GoPipe程序，根据gene2go，得到预测蛋白的GO信息。
共有4,823个预测蛋白，匹配28,168项GO terms,如图3所示。
详细结果见annotation.xls中“GO”sheet栏。
图3. GO分布6.4 代谢通路构建：利用KEGG数据库（参考文献3），将预测蛋白与KEGG数据库进行比对，条件为双向blast，E value <1e-3；得到预测蛋白的KO number，再根据KO number，获得预测蛋白参与的代谢通路信息。
结果共有2,706个蛋白获得了KO number，它们参与的代谢通路如如图4所示。
详细结果见annotation.xls中“KEGG pathway ”sheet栏。
图4. 编码蛋白所参与的代谢通路类别6.5 表达丰度分析：首先去除低值序列得到clean reads（图5），然后mapping 到拼接的contig上（图6，图7显示mapping的结果），统计每个conig中分别来自2个样品的reads数目，接着转换成RPKM（参考文献4），最后利用DEGseq 程序包中的MARS (MA-plot-based method with Random XXmpling model)模型（参考文献5），计算每个contig代表的基因在2个样品中的表达丰度差异，FDR 值小于0.001的即被认定为具有显著性差异。
详细结果见annotation.xls中“DGE”sheet栏或”express.xlsx”。
图5. 序列质量分析（clean reads为不含N且质量大于5的碱基数至少占全长的一半）图6. 测序饱和度分析(横坐标为reads number，纵坐标为gene number)图7.基因覆盖率统计样本间差异统计详见annotation.xls中“DGE”sheet栏：由左至右分别是基因名称、基因长度、样品A 统计reads数、样品A RPKM值、样品B统计reads 数、样品B RPKM 值、样品A相对样品B表达差异倍数（取Log值）、q-value、显著性判断。
表3. 样品间显著性差差异基因统计样品上调基因数（p<0.001）下调基因数(p<0.001)1/对照2,961 1,0052/对照2,257 362/1 3,352 2,541图8.上下调基因变化(横坐标为gene，纵坐标为统计值)6.6 富集分析：对于每一个代谢通路和GO类别，我们利用超几何分布统计，计算具有显著性表达差异的基因相对全部基因的显著富集情况。
结果在2个代谢通路和7个GO terms 中差异基因具有明显的富集（FDR<0.01） 详细结果见chayi-GO.xlsx 或者chayi-KEGG.xlsx表4. GO term 富集分析结果代谢通路P value 1/对照Carbohydrate Metabolism 0.003961 2/对照Translation1.02E-10 Cell Communication9.12E-06 Signaling Molecules and Interaction 0.002699 Cardiovascular Diseases 0.002838 Immune System 0.002838 2/1Translation0.000185 Energy Metabolism0.000377表5.代谢通路富集分析结果GO TermP value1/对照cell0.028283 metabolism0.028283 2/对照structural molecule activity 2.88E-34 biosynthesis 2.66E-11 cell0.000863 motor activity0.031182 2/1structural molecule activity 1.87E-33 biosynthesis 1.30E-28 cell0.000868 electron transport 0.01974 metabolism0.0313336.7 客户定制分析：6.7.1 调控途径构建于分析Carotenoid biosynthesis 代谢途径相关基因的富集整理。
表6 Carotenoid biosynthesis 代谢途径整理6.7.2 SSR分子标记筛选详细结果见SSR.xlsx6.7.3 SNP鉴定与筛选详细结果见SNP.xlsx7. FTP文件说明所有分析结果都在FTP的对应文件夹中，具体的解释详见“RNA-Seq相关说明”。
8．参考文献：1. Rice, P., I. Longden, and A. Bleasby, EMBOSS: the European Molecular Biology OpenSoftware Suite. Trends Genet, 2000. 16(6): p. 276-7.2. Chen, Z.-Z.X., C.-H. Zhu, S., GoPipe: streamlined gene ontology annotation for batchanonymous sequences with statistics. PROGRESS IN BIOCHEMISTRY AND BIOPHYSICS, 2005. 32(2): p. 187-190.3. KanehiXX, M., et al., KEGG for representation and analysis of molecular networks involvingdiseases and drugs. Nucleic Acids Res. 38(Database issue): p. D355-60.4. Mortazavi, A., et al., Mapping and quantifying mammalian transcriptomes by RNA-Seq. NatMethods, 2008. 5(7): p. 621-8.5. Wang, L., et al., DEGseq: an R package for identifying differentially expressed genes fromRNA-seq data. Bioinformatics. 26(1): p. 136-8.。