当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

转录组测序公司在线播放_转录组测序的目的(2024年12月免费观看)

内容来源：威名网所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

转录组测序公司

如何分析转录组数据？需要验证吗？拿到转录组数据后，如何进行分析和验证呢？以下是一些关键步骤和注意事项： 𐟔 首先，选择特定的菌株进行转录组学测序，并比对分析。这需要一定的研究背景，例如：某个基因表达后产量变化显著，通过转录组学分析该基因如何影响产量。构建了一个完整菌株，观察基因编辑后全局基因的变化。筛选到具有特定功能的菌株，想进一步分析该菌株。 𐟔젥œ訿›行转录组测序前，首先要确定该现象是否发生在转录水平上，而不是其他因素（如蛋白表达、折叠、发酵参数等）引起的。可以用RT-PCR检测相关基因的转录水平，为实验提供支持。 𐟓Š 拿到测序结果后，可以通过第三方测序公司的云平台进行差异基因筛选、GO分析和KEGG分析等。验证实验时，一方面要挑选差异倍数2倍以上的基因进行敲除或过表达，来验证该基因与实验背景的现象是否相关。如果差异倍数2倍以上的基因很多，可以调整筛选阈值，缩小范围。另一方面，挑选数个差异基因，用RT-PCR验证他们的变化趋势是否与第三方公司给出的结果一致，确保数据的准确性。 ⏰ 选择几个时间点取样？送几个平行样本？在发酵过程中，至少选择2个时间点的样本，检测转录水平随时间的变化。如果经费充足，可以多选几个时间点。平行样本最好是3个，如果其中一个样本数据异常，还可以参考其他两组数据。通过以上步骤，可以更全面地分析转录组数据，并确保数据的准确性和可靠性。

𐟎“ 金唯智单细胞转录组培训课程全攻略 𐟔슰ŸŒŸ 想要从零开始学习单细胞转录组技术？金唯智生物科技有限公司为你提供了一站式培训服务！ 𐟓… 课程日期：7月12日至7月14日 𐟕˜ 课程时间：每天9:00-17:00 𐟑袀𐟏련ﾧ若†…容： 7月12日： 9:00-9:40 单细胞转录组测序理论及应用 9:50-10:30 10x单细胞转录组测序实验经验分享 10:40-11:30 10x单细胞转录组结题报告解读 13:00-15:00 Linux操作系统与常用命令实践 15:30-17:00 R语言基础与命令实践 7月13日： 9:00-9:40 10x Cellanger软件介绍 9:50-11:30 Seurat软件分析流程 13:00-13:50 细胞亚型注释方法介绍 14:20-17:00 Seurat及 SingleR实践及常见图片绘制 7月14日： 9:00-10:30 基因功能富集分析 10:40-11:30 基因数据库注释 13:00-15:00 拟时序分析：Monocle2原理、应用及实践 15:20-16:30 细胞通讯：CellphoneDB原理、应用及实践 𐟒ᠧ‰𙥈멀‚合生信小白，从零开始学习Linux系统、R语言基础，掌握新技能！𐟚€

两周挑战单细胞分析D9：小白必看心得分享最近几天因为忙得不可开交，一直没来得及更新。今天终于有时间来汇报一下这两周的进度和心得。之前我已经把Linux和R的基础知识学了一遍，对转录组测序的基本流程也有了大概的了解。今天终于开始分析单细胞测序数据了，真是激动人心的一天！我一直在四五个学习资源之间疯狂切换，试图找到最适合自己的方法。首先，我浏览了公司给我的下机数据，发现他们包分析到细胞亚群注释，但具体的代码和阈值都不会给我。于是我决定从fastaq文件开始，自己动手做上游分析。之前我只知道cellranger可以做10x的上游分析，但今天才知道不同测序平台有自己的上游分析流程。比如我选择的BD平台，就应该用BD官方流程来分析。我仔细看了公司给我的表达矩阵等文件，发现他们确实是用BD官方流程。为了确认这个流程里的参数设置是否影响结果，我在BD测序官网找到了该流程的用户手册，发现里面并不涉及主观的参数设置，说明我可以放心使用这个流程出来的表达矩阵。于是上游分析就可以省略了。接下来就是下游分析了。首先要了解你选择的测序平台上游分析出来的文件格式和类型，一般都是mtx等三个文件。然后就可以直接匹配上大多数单细胞课程里讲解的用各个R包的下游分析，跟着流程一步步走。今天的心得体会： 1️⃣ 一定要对自己使用的测序平台有深入的了解。小白最好确保公司下机结果出到表达矩阵，不然自己做上游分析需要根据不同平台跑不同的流程，难度直接拉满。而且要知道各个单细胞平台的优势和正常结果，比如BD平台免疫细胞亚群中如果没有中性粒细胞就不正常等。 2️⃣ 对于一个内容要选择多个学习资源。比如我看的生信技能树的视频，很多例子实际都是针对10x或者smartseq，不太适用于我。我就去BD官网找他们自己出的分析流程来看，一边看一边比对。上游分析的详细流程如果你赶时间可以选择略过，直接从表达矩阵之后的下游分析开始看，但也要知道上游分析的基本流程。 3️⃣ 单细胞测序的核心是需求导向。在做单细胞测序前，心里就应该有一个大致规划，要重点放在什么细胞亚群上，要有什么结果。因为单细胞测序分析的各种参数选择都很主观，所以要熟悉自己的样本和需求。希望这些心得能对大家有所帮助！加油！𐟒ꀀ

博士申请？先定位学校！ 1. 𐟎“ 本科毕业于国内211药学院，GPA为3.0/5，排名大约在150/300，学校给分较为严格。 𐟎“ 研究生就读于日本一所QS排名前150的药学院，GPA全A无排名，非授课型，而是科研型。 𐟓 拥有一篇一作4分的小论文，两篇二作4分的论文，均与生物医学相关，未来计划申请该方向的博士。 𐟔젦ŽŒ握的技能包括常见的分子生物学实验，还有小鼠造模、干细胞培养、高通量药物筛选、小分子与蛋白相互作用检测等，能够使用R语言分析单细胞测序和转录组测序数据。 𐟓š 雅思成绩为6.5，但已过期，计划今年冲刺7.0。 𐟒𜠦𘚥Ž回国在大厂从事研发型工作两年，因硕士在研发岗天花板较低，决定读博。 𐟒𐠥𘌦œ›申请到提供奖学金的学校，博士毕业后计划进入当地医药公司或生物技术公司工作，最终移民。主要考虑加拿大、澳大利亚和德国，但不确定以自己的条件能申请到哪些学校。

转录组测序分析必备软件推荐 𐟎‰ 大家好！今天我们来聊聊转录组测序分析的上游处理，从原始数据到生成count文件的整个流程。 𐟔 质量控制：首先，我们使用FastQC来评估高通量测序数据的质量。这个工具可以帮助我们了解质量评分分布、GC含量以及序列长度分布等关键信息。 𐟔„ 序列比对：接下来，我们使用HISAT2来进行基因序列的比对。HISAT2是一个高效且准确的比对软件，特别适合处理RNA-Seq数据，支持基因组和转录组索引。 𐟓Š 定量分析：最后一步是使用featureCounts来生成表达矩阵。这个工具能够定量分析基因、外显子、基因体等的表达水平，需要BAM/SAM格式的比对信息和GTF/GFF格式的注释文件。 𐟌Ÿ 关键要点： FastQC：评估原始测序数据质量。 HISAT2：高效基因序列比对软件。 featureCounts：定量分析，生成表达矩阵。 𐟔„ 下期预告：在接下来的学习中，我们将深入探讨转录组的差异分析，敬请期待！

农艺与种业硕士的出路大家好！这里是岁岁打工日记𐟓š。今天我们来聊聊农学专业的就业方向，特别是作物遗传育种和农业信息学。希望这些信息能帮到正在迷茫的你！ 𐟌𑣀作物栽培】研究方向：耕作方式和栽培技术对植物产量和生长的影响；植物和土壤理化性质的测定，如光合作用、氮磷钾含量、产量测定等；田间实践，掌握栽培技术。就业对口：农业种业公司（如先正达、隆平高科、大北农、电商农业等）；农科院、农业局、农业推广所；教学科研行政（科研助理、教师编、公务员）。优点与缺点：每年招生较多，考研竞争相对较小；田间工作较多，实验辛苦，实验室工作相对较少；研究方向偏向大田，对口工作对农业依赖性较高。 𐟌𑣀作物育种】研究方向：传统育种、转基因育种和种质资源；传统育种：杂交育种等，耗时较长，涉及杂交种鉴定、分子标记测定等；转基因育种：诱变育种、分子育种、转基因组培等，涉及基因组学、遗传鉴定、WB、ELISA、CRISPR编辑、蛋白组/转录组测序；种质资源：群体性状及基因评估，结合生物信息与基因组学，涉及分子标记、物种集群、进化分析等。就业对口：大部分同作物栽培；各类生物类公司（如测序、生物原材料、IVD、生命科学、生物药）；做过免疫蛋白类实验的可以考虑CRO做多肽抗体一类；做过分子类实验的可以考虑IVD分子业务或者做基因靶点生物药公司；做过测序类实验的可以考虑生物测序、品种鉴定公司；做过质谱分析/IP-MS的可以考虑药企食品化学分析岗位。优点与缺点：湿实验较多，实验失败概率高；依旧需要下地，工作量可能和栽培差不多；后代遗传育种周期长，侧重作物应用，生物技术创新较少。篇幅有限，欢迎大家自行补充！下一篇将详细讲解农艺与种业/农业信息学的就业及行业整体薪资。如果你感兴趣，记得关注哦！

𐟔젥…視𙤽生物实验外包服务 𐟌 我们提供全方位的生物实验外包服务，涵盖多种实验类型，满足您的科研需求。以下是我们的一些核心服务：动物实验：包括皮下成瘤、造模、动物取材等。细胞生物学实验：如流式凋亡、流式周期、克隆形成、CCK8、transwell、迁移、侵袭、划痕、EDU等。电子显微镜：电镜透射，小管形成实验。基因组学：转录组测序实验，基因敲除。药理学：药代动力学实验。细胞培养：专业的细胞培养服务。我们提供线上与科研团队的答疑服务，并欢迎实地参观，有专人指导，确保您的实验顺利进行。

高通量基因检测：揭秘生命背后的奥秘 𐟔 你有没有听说过“高通量基因检测”？简单来说，这项技术可以在一次检测中，同时分析多个样品中成千上万个基因的变化。是不是很酷？不过，别急，咱们得先搞清楚这到底是怎么做到的。高通量检测：一次搞定多个基因 𐟚€ 高通量检测技术主要依赖于特定的仪器和设备。它不仅能检测DNA、RNA和蛋白的丰度，还能检测这些分子的修饰程度，比如蛋白的磷酸化和DNA的甲基化。这项技术通常不会自己操作，而是需要将处理好的样品送到专门的检测公司。各种芯片和测序技术 𐟧슊目前，比较成熟的高通量检测技术主要有芯片和测序两种。芯片技术主要分为基因芯片和蛋白芯片，可以在核酸和蛋白水平上进行检测。比如：基因芯片：主要检测DNA和RNA的变化。蛋白芯片：主要检测蛋白质的变化。这些芯片针对不同的核酸或蛋白质，比如表达谱芯片和转录组芯片主要检测mRNA水平的变化，而IncRNA和miRNA芯片则聚焦于非编码RNA。甲基化芯片用于检测基因组DNA或mRNA的甲基化，而SNP芯片则用于检测基因组水平上的单个核苷酸变异。测序技术：更精准的检测 𐟔 高通量测序则是通过测定核酸的序列来获取基因变化的信息。比如：转录组测序：可以检测样本中所有转录本的集合及其丰度。全基因组重测序：通过对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因组重测序和序列比对，找到大量的SNP、InDel、CNv等信息。小RNA测序：针对miRNA、siRNA和piRNA等小RNA进行测序。 circRNA测序：通过去除样本中的rRNA和线性RNA分子，特异地富集circRNA分子后测序。总结高通量基因检测技术真的是个宝藏，它不仅能让我们更深入地了解基因的变化，还能帮助我们诊断疾病、预测疾病风险，甚至开发新药。不过，这项技术也需要专业的设备和知识来解读结果，所以通常我们会把样品送到专业的检测公司进行操作。希望这篇文章能帮你更好地理解高通量基因检测的原理和应用！如果你对这项技术感兴趣，不妨继续深入了解哦！𐟌ˆ

单细胞测序：谁更强？单细胞测序是一种基于二代测序（NGS）的方法，用于检测群体中单细胞的基因组、转录组、表观基因组和蛋白组，从而提供高分辨率的细胞间差异视图。其中，单细胞转录组测序（Single-cell RNA-Sequencing，ScRNA-Seq）最为常见。 Smart-seq和10x Genomics是两种重要的单细胞测序技术。Smart-seq采用全转录组扩增方法，利用oligo-dT引物和模板置换技术扩增cDNA全长。而10x Genomics则只能获得3'端转录本信息，非全长扩增。 C1 /Smart平台（Fluidigm）是最早应用于单细胞领域的商业化分选技术之一，于2013年推出。该平台通过微流体（FACS）实现96个细胞的自动分离、cDNA合成和基于Smart-seq的扩增。而Chromium（10x Genomics）平台以及其他平台如ddSEQ（Bio-Rad/Illumina）、Nadia（Dolomite）和inDrop（1CellBio）则基于微流控系统（Droplet），将单细胞技术的通量提高到了10000-100000个细胞的量级。 10x Genomics和Drop-seq的测序原理相似，都是通过将细胞封装在微小液滴中进行平行分析来分析数千个单个细胞中的mRNA表达。Drop-seq的具体步骤包括：从组织中制备单细胞悬液将每个细胞与一个带有barcoded微粒（bead）共封装在纳升级液滴中在液滴中分离细胞并裂解捕获细胞的mRNA在伴随微粒上形成STAMP（附着在微粒上的单细胞转录组）在一次反应中反向转录、扩增和测序数千个STAMP 使用STAMP条形码推断每个转录本的来源细胞 Barcode的合成方法是将细胞分为四群，分别标记A、G、C、T四个不同碱基。然后汇合所有细胞重新分为不同的四群，标记AGCT。重复上述步骤12轮，理论上可标记16777216个细胞。

实验外包，科研捷径𐟚€ 大家好，今天给大家介绍一个科研路上的超级帮手——实验外包𐟧꯼ 首先，打破一个常见的误区：实验外包是非常正常的现象。很多实验室由于设备和技术限制，无法开展一些复杂的实验，比如二代测序、转录组、蛋白质组学和单细胞测序等。而有了外包服务，科研人员只需要准备好样本，交给专业公司，他们不仅能完成实验，还会提供详细的数据分析，帮助你轻松获得关键数据，推进科研进程。这就像是为科研打开了一条“捷径”，省时省力。此外，即使实验室能够自己完成某些实验，从时间和成本上考虑，外包也是一个非常划算的选择。例如，病理实验需要处理组织，自己完成需要购置大量器材和试剂，不仅花费高，还耗时。而交给外包公司，他们可以直接帮你做成蜡块、切好片子，省去了很多麻烦。更厉害的是，有些课题组甚至把克隆实验都外包出去，把精力集中在核心科研问题上。最重要的是，实验外包完全不违反学术道德，是合理合法的助力科研的好选择。如果你正在为实验发愁，不妨试试外包服务，让科研之路更加顺畅！𐟒ꀀ

专栏内容推荐

849 x 588 · png
BD Rhapsody 单细胞转录组测序 - BD Rhapsody 单细胞转录组测序服务 - 表观生物
素材来自:epibiotek.com
1466 x 977 · png
m7G全转录组测序--上海云序生物科技有限公司
素材来自:cloud-seq.com.cn

1871 x 904 · png
转录组测序_上海京房生物科技有限公司 / 苏州京脉生物科技有限公司
素材来自:genesmap.com

720 x 726 · jpeg
原核转录组测序 - 武汉贝纳科技服务有限公司
素材来自:benagen.com
1000 x 1283 · jpeg
全转录组测序_上海百沐生物科技有限公司
素材来自:bmbios.com

1153 x 1202 · png
《Cell》重磅！全转录组测序技术揭示circRNA新的调控机制！-上海云序生物科技有限公司
素材来自:cloud-seq.com.cn
663 x 877 · jpeg
单细胞转录组测序-科研服务-北京博奥晶典生物技术有限公司
素材来自:capitalbiotech.com

800 x 1113 · png
单细胞全长转录本测序科研服务上海伯豪生物技术有限公司服务科技创新，护航人类健康！
素材来自:shbio.com
600 x 460 · png
m1A全转录组测序_上海云序生物科技有限公司
素材来自:cloud-seq.com.cn

768 x 498 · png
转录组测序 – 杭州纯迅生物科技有限公司
素材来自:chunxunbio.com
1327 x 697 · png
NextSeq系列 | 高通量台式测序仪用于日常基因组学
素材来自:illumina.com.cn

1303 x 755 · png
FFPE 样本 | 空间转录组测序科研服务上海伯豪生物技术有限公司服务科技创新，护航人类健康！
素材来自:shbio.com
670 x 899 · jpeg
单细胞转录组测序-科研服务-北京博奥晶典生物技术有限公司
素材来自:capitalbiotech.com

1023 x 996 · png
《Cell》重磅！全转录组测序技术揭示circRNA新的调控机制！-上海云序生物科技有限公司
素材来自:cloud-seq.com.cn
1100 x 905 · jpeg
单细胞转录组测序银丰基因科技有限公司
素材来自:yinfenggene.com

800 x 1071 · png
单细胞全长转录本测序科研服务上海伯豪生物技术有限公司服务科技创新，护航人类健康！
素材来自:shbio.com
1156 x 756 · png
《Cell》重磅！全转录组测序技术揭示circRNA新的调控机制！-上海云序生物科技有限公司
素材来自:cloud-seq.com.cn

1402 x 1428 · png
转录组测序 - 科研助手服务平台
素材来自:lab-bj.com
1153 x 1051 · png
《Cell》重磅！全转录组测序技术揭示circRNA新的调控机制！-上海云序生物科技有限公司
素材来自:cloud-seq.com.cn

1787 x 2018 · jpeg
重磅| 安诺单细胞转录组测序文章两连发~-公司新闻-新闻中心-安诺优达
素材来自:annoroad.com
600 x 282 · png
全转录组测序_北京信源佳生物科技有限公司
素材来自:zhongkeshengxin.com

479 x 382 · jpeg
全转录组测序_上海怡科生物科技有限公司
素材来自:ease-bio.com
518 x 450 · png
全转录组测序转录组上海伯豪生物技术有限公司服务科技创新，护航人类健康！
素材来自:shbio.com

1269 x 1894 · png
《Cell》重磅！全转录组测序技术揭示circRNA新的调控机制！-上海云序生物科技有限公司
素材来自:cloud-seq.com.cn
385 x 337 · png
真核转录组测序科研服务上海伯豪生物技术有限公司服务科技创新，护航人类健康！
素材来自:shbio.com