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woody196木虫 (著名写手)
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植物转录组测序结果
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| 各位有谁做过植物转录组测序，包括后期数据分析，能不能给点提示啊，比如后期处理数据的软件介绍及具体操作等~~谢谢啦！！ |
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 Dionysius |
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2楼2013-07-01 22:49:09
woody196
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3楼2013-07-02 18:21:46
【答案】应助回帖
★ ★ ★ ★ ★
woody196: 金币+5 2013-07-03 16:32:16
woody196: 金币+5 2013-07-03 16:32:16
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转录组是近10年来伴随着测序技术得进步而出现的一个技术,目前已经非常成熟了.从我的理解来看: 1 目的 两个:1。 快速的知道一个没有基因组背景的物种表达的基因的信息（这个目的一般选用产生长片断的测序技术，比如454，可以测到400多，不太确定阿。 hiseq2000测序，也就是常说的solexa测序，现在可以做到超过100bp，将转录组打断以后，测序，再拼接，也有很多成功的例子）。 2。快速的拿到你所关心的样品里面基因表的丰度，即哪些基因上调表达了，哪些基因下调表达了。这个是用的最多的。后期辅助以定量验证，可以忽悠文章，也可以找几个基因出来进行进一步的功能验证。 2 手段 不管是什么技术，都涉及到RNA的提取，文库的构建（其实就是连接测序得接头）。这个一般公司都有服务。根据你的目的，选择一种测序手段段，找公司谈，他们可以给你讲很多东西，你也就慢慢入门了。 3 分析方法 3.1 杂志序列去处 不管是什么测序技术，二代技术由于数据量大，里面有一定比例的序列质量是比较低的。比如q值比较低，或者是一条序列里面Q值符合要求的没有达到85%，需要在信息分析之前做trim和filter，留下可靠的结果做后续分析。 3.2 序列的拼接 不管选用什么手段，由于受到测序长度的限制，都需要将得到的序列进行拼接，得到尽可能长的序列，这样，序列里面含有的信息才完成，有利于后面的注视。我知道的拼接软件老的cap3。 3.3 表达量分析。一个基因在一个样品里被测到的次数，大体上代表了其表达量。但是直接比较两个样品中一个基因的所有片断出现的次数，是比较危险的，这还和你对每个样品测序的深度有关。一般都有算法来结合基因出现的频次和总的数量等参数，来计算一个基因在不同样品量之间的表达差异。同时还要计算这种差异的p-value和FDR。利用这些结果来评估这种差异是不是真实的。 3.4 对于差异基因，不管有多少个，常规的做法是blast注释，看看都是些啥。Go分类，看看都属于那些功能范畴。另外，还可以做pathway分析，来看看涉及到某个pathway的基因是不是都具有相关的变化模式，来推测在你比较的样品中是不是存在pathway层面的差别，为你的分析提供线索。这些基本上就是一个去粗取精，去伪存真的过程能。 接下来，你可以根据基因的变化倍数阿，基因功能阿，你研究的问题之类的参数，做个综合评判，看哪些基因值得你接着做下去。诚然，分析很重要，但是人品也很重要。 |
4楼2013-07-02 22:04:45
woody196
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schkk
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