数据分析

对于得到的实验数据,我们提供专业的数据分析服务,分析包括如下分析项目:
1. 质量控制
烈冰生物将将Reads比对到参考基因、基因得到Reads数目统计及频率分布图。并且将Reads在所有已知的参考基因中的位置分布情况以及不同长度的所有已知的miRNA基因被Reads覆盖的情况。


摘自与中国农科院畜牧所合作发表的文献Miao X, et al. Genome-wide transcriptome analysis of mRNAs and microRNAs in Dorset and Small Tail Han sheep to explore the regulation of fecundity. Mol Cell Endocrinol. 2015 Feb 15;402:32-42. (IF=4.241)

2. 测序结果分类
将结果比对到RFAM数据库后,将结果分为microRNA, piRNA, tRNA, snRNA, rRNA, snoRNA 等,分别统计各自的占比情况。


摘自协助中国农科院畜牧所发表的文献Miao X, et al. Genome-wide transcriptome analysis of mRNAs and microRNAs in Dorset and Small Tail Han sheep to explore the regulation of fecundity. Mol Cell Endocrinol. 2015 Feb 15;402:32-42. (IF=4.241)

3. 测序结果比对
将去除污染序列,接头序列,过短序列和低质量序列的测序结果比对到miRbase本物种数据库的miRNA序列上,本物种基因组,以及其他物种的miRbase数据库的miRNA序列上,得到不同数据库的比对情况。
4. 计算已知 microRNA 的表达量
烈冰基于Mapping后的结果,对每一个miRNA上的Reads进行统计,并且通过TPM对miRNA的表达量进行统计,并给出miRNA的统计数据,包含miRNA的基因比对统计,miRNA到miRbase数据库其他物种miRNA比对情况,miRNA在染色体上的分布情况。
5. 预测新的 microRNA 基因
烈冰根据测序得到的未知序列信息,结合基因组提供的序列上下文信息,使用miRDeep预测solexa测序得到的未知序列中可能存在的novel miRNA,并给出novel miRNA可能的发卡形成结构和测序序列在novel miRNA上的比对情况。随后采用Blast手段,将新预测到的novel miRNA比对到其他物种的miRNA数据库,对存在同源性的novel miRNA进行注释。

6. microRNA 基因簇分析
将新预测的microRNA 在基因组上定位,并寻找可能同时转录的microRNA。
7. microRNA 编辑
microRNA 可能发生部分位置碱基的编辑,导致种子序列改变,从而导致靶基因发生改变。如:5th T->G。位于seed序列的中间,将直接导致靶基因发生变化。

8. 差异miRNA筛选
对于处理-对照实验,采用DEseq,EBSeq等算法筛选两个样本间的差异表达microRNA,并通过Heatmap,Volcanno Plot以及散点图对于差异miRNA进行展示。


摘自协助复旦大学发表的文献Liu R, et al. DNMT1-microRNA126 epigenetic circuit contributes to esophageal squamous cell carcinoma growth via ADAM9-EGFR-AKT signaling. Clin Cancer Res. 2015 Feb 15;21(4):854-63. (IF=8.193)

9. miRNA靶基因预测
在miRNA的靶基因预测方面,植物和动物的miRNA存在极大的区别。植物miRNA的机制是miRNA完全互补匹配,主要基于pstarget对于靶基因进行预测。而动物miRNA和目标基因的3’UTR结合后降解或者阻遏目标miRNA对靶基因调控,序列结合的方式并不是完全的反向互补。因此,对于动物类的miRNA主要采用targetscan,miranda以及RNAhybrid进行靶基因预测。


摘自与中国农科院畜牧所合作发表的文献Miao X, et al. Genome-wide transcriptome analysis of mRNAs and microRNAs in Dorset and Small Tail Han sheep to explore the regulation of fecundity. Mol Cell Endocrinol. 2015 Feb 15;402:32-42. (IF=4.241)

10. 功能分析(Gene Ontology)
基于基因的注释情况,烈冰生物整合了AmiGO,NCBI,Swissprot/Uniprot等不同数据库的注释信息,基于Fisher精确检验得到 差异基因在功能中的富集情况,使研究者将差异miRNA,靶基因功能和研究方向结合起来。
11. 信号通路分析(Pathway)
基于基因的注释情况,烈冰生物整合了KEGG,Biocarta等不同数据库的注释信息,基于Fisher精确检验得到差异基因在信号通路中的富集情况,使研究者将miRNA,靶基因参与的信号通路和研究方向结合起来。
12. miRNA-功能/信号通路网络
miRNA对于基因的影响基于miRNA-靶基因结合关系,而miRNA的靶基因可以通过对信号通路和功能分析得到,通过总结并展示miRNA对于功能以及信号通路的影响和miRNA可能影响的表型。


摘自协助中国农科院畜牧所发表的文献Miao X, et al. Genome-wide transcriptome analysis of mRNAs and microRNAs in Dorset and Small Tail Han sheep to explore the regulation of fecundity. Mol Cell Endocrinol. 2015 Feb 15;402:32-42. (IF=4.241)

13. miRNA-mRNA联合分析
存在转录组测序数据的前提下,烈冰能帮助研究者将miRNA的测序数据和mRNA的测序数据结合,研究miRNA与mRNA的靶基因关系是否真实存在,并通过寻找miRNA和mRNA的负相关关系研究miRNA对mRNA基因表达的抑制作用,,帮助研究者总结miRNA,mRNA和表型之间的联系。
14. miRNA-Gene-Act-Network
miRNA使基因降解后,会对下游的基因信号通路及其他基因的基因表达产生影响,所以研究基因对差异基因的影响就至关重要,烈冰为研究者构建miRNA-Gene-Ac-Network,帮助研究者了解miRNA对表型的作用机制。
其他种类small-RNA 也正在慢慢的出现。我们也有一些新的证据表明还存在一些其他的small RNA。因此欢迎一起合作和开发。如:tRNA由三叶草型二级结构变为发卡环结构,结果也可以生成microRNA:


摘自协助第二军医大学发表的文献Xu C, et al. miRNA-100 Inhibits Human Bladder Urothelial Carcinogenesis by Directly Targeting mTOR. Molecular Cancer Therapeutics. 2013, Feb 12:207-219. (IF=5.599)

15. miRNA-lncRNA-Network
在已知的研究成果中,认为lncRNA的序列,可以充当ceRNA(即竞争内源性RNA)作为miRNA海绵吸附miRNA,进而阻止miRNA对mRNA的调控,对表型产生影响。烈冰生物基于多种靶基因预测算法对miRNA和lncRNA之间的结合关系进行预测,通过miRNA-lncRNA-Network展示miRNA对于lncRNA的调控关系。



上海烈冰Small RNA分析项目
 
 

 

 

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