经常有人问“转录组分析如何挖掘到自己感兴趣的基因”，今天小编就和大家分享一下转录组分析关键基因的挖掘方法。方法一：TOP表达量法某个组织或者样品中表达量最高的一部分基因一定在这个组织或者样品中执行着比较重要的功能。所以我们可以通过找出每个样品中表达量最高的那一部分基因并关注这些基因的功能，从而找到与该样本特性相关的基因。图1 &玉米种子发育不同时期TOP 1%高表达基因相关性聚类热图方法二：特异表达基因挖掘在生物体内往往有一些基因只在某些组织器官或者特定条件下才表达。这些基因一般与组织器官行使的特异性功能或者样本在特定条件下的应激反应和适应性相关。因此在某个特定组织或者样本中特异表达的基因值得大家关注。通过样本基因表达维恩图即可找到这些在特定样本中特异表达的基因。图2 &样本基因表达维恩图方法三：TOP差异法不同样本间差异最大的那部分基因与不同样本的特殊表型性状息息相关。在差异表达基因中通过Fold change的筛选即可找到差异最大的基因。图3&差异表达火山图方法四：差异基因功能富集法这是最常见的方法，很多时候我们不知道那些具体的功能或者通路在其中起着关键的作用，可以直接通过差异基因的功能富集找到关键的功能、通路以及相关的基因。图4 差异基因GO（上）和KEGG（下）富集图方法五：基因共表达网络分析法基因共表达网络(Gene co-Expression Network)分析致力于寻找协同表达的基因模块(module)，并探索基因网络与研究者关注的表型之间的关联关系。首先，可以通过基因的表达量构建共表达模块；然后将构建好的共表达模块与样本或者性状关联起来找到与样本或特定性状相关的模块；最后可以对关注的共表达模块进行进一步挖掘，建立模块内的连接网络，找到模块内的核心基因。图共表达网络分析示意图由于时间和篇幅关系，小编只能对这些方法进行初步讲解，如果您还有什么具体问题，记得留言和我们交流哦~长按识别指纹加关注为您的科研保驾护航百迈客基因科技(BMK_product)　
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即送15丁当
国内哪个公司做454转录组测序的？
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这个帖子发布于7年零157天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
有谁知道或者做个用454做转录组测序的？哪个公司？感觉服务和结果如何？
不知道邀请谁？试试他们
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roche在国内应该有代理吧
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国家人类基因组南方研究中心，454基本都是那边测的，即使你给公司它们也可能又转到那边去做。你要做est分析的话可以用454做，但是想看基因表达高低的话不要用。
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您好，可以与我们联系，质量和速度都有保证，价格上也比南方中心便宜，呵，测序后的信息分析，我们也很到位。有什么问题，可以打我们电话，或010-，我们可以给您做个实验设计。
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这位兄弟给大家科普一下好么？比如不同测序目前的价格、国内可以委托实验的公司、454测基因表达量的缺点等等。。。多谢~！archen_dog wrote:国家人类基因组南方研究中心，454基本都是那边测的，即使你给公司它们也可能又转到那边去做。你要做est分析的话可以用454做，但是想看基因表达高低的话不要用。
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做表达量也可以用454测的，做SAGE或者叫DGEP就可以了，不要测cDNA或者叫RNA-seq. 但是做SAGE的缺点就是得不到cDNA的全长序列，但是它做出来的表达量比测cDNA准确很多。个人认为做SAGE的话，用solexa比454划算。不过测cDNA的话，还是454好。
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同意belindaqin 的观点！ solexa做表达谱和miRNA还是可以的！
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solexa做表达谱需要被测的物种有比较全面的转录组数据，最好是全长的mRNA数据，3‘ UTR完整，实际上到目前为止，我们除了人，小鼠，水稻，拟南芥等模式生物，有很好的转录组数据，其他物种我们很难得到全长的基因数据，有预测的CDS数据做solexa表达谱还是不够的，因为solexa切的是mRNA的3' most tag，这个tag往往在3' UTR区。
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不管是454还是solexa做SAGE都是需要转录组数据的，但是做RNA-seq不管是454还是solexa看表达量都是不准的。这和两种机器没有关，是和实验方法有关而已。想问一下楼上可以做Titanium的pair-end了吗？
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cbiangel 这位兄弟给大家科普一下好么？比如不同测序目前的价格、国内可以委托实验的公司、454测基因表达量的缺点等等。。。多谢~！测序价格比较我记得有一个表的，不过我也找不到，可以网上查查；国内委托实验的公司我觉得直接找南方中心或者miningene问问吧，我只知道南方中心现在很多项目在做。454测基因表达量上前面有个兄弟说了用sage比较可靠，的确如此，因为sage可以避免duplicated reads的影响。454的empcr可能会带来不可预计的duplicated reads，所以cdna库的profile就出问题。其实我也最近才接触454数据的分析，有问题之处还望大伙不吝赐教。
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恩，SAGE做表达是比较好，就是得需要比较好的数据支持。我们可以做PE，你要的插入长度多长，做细菌么？我们一般用3-5K的插入。
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miningene edited on
请问belindaqin，为什么RNA-seq不准？本人生物知识不太好，也没做实验，请赐教！
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djy2008 请问belindaqin，为什么RNA-seq不准？本人生物知识不太好，也没做实验，请赐教！楼上archen_dog其实也解释也一部分了，不过和我的理解有一点出入。我个人认为（不一定准确），SAGE是把mRNA的5端或3端的第一个某一特定内切酶附近的一段切下来测序。也就是说，每一条mRNA只有一个tag被测序，这就让量化变得比较准确。但是RNA-seq是把RNA随机打断测序，再组装起来。假设组装正确，那么一个基因的测序深度（也就是在同一个碱基位置有多少个read覆盖）也可以用来表示它的表达量。但是做过组装的人都会知道，一来，不同基因的不同部位可能会被组装在一起，二来，同一个基因不同碱基的深度可以变化很大。这使得量化比较的敏感度下降不少。如果有reference genome或者是已知表达基因序列的话，可以克服一部分的组装上的问题。不过也好不了多少。emPCR只是为了增加同一条read的信号强度，对SAGE和RNA-seq的影响是一样的，不并不认为这是一个另RNA-seq不准的原因。
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belindaqin 楼上archen_dog其实也解释也一部分了，不过和我的理解有一点出入。我个人认为（不一定准确），SAGE是把mRNA的5端或3端的第一个某一特定内切酶附近的一段切下来测序。也就是说，每一条mRNA只有一个tag被测序，这就让量化变得比较准确。但是RNA-seq是把RNA随机打断测序，再组装起来。假设组装正确，那么一个基因的测序深度（也就是在同一个碱基位置有多少个read覆盖）也可以用来表示它的表达量。但是做过组装的人都会知道，一来，不同基因的不同部位可能会被组装在一起，二来，同一个基因不同碱基的深度可以变化很大。这使得量化比较的敏感度下降不少。如果有reference genome或者是已知表达基因序列的话，可以克服一部分的组装上的问题。不过也好不了多少。emPCR只是为了增加同一条read的信号强度，对SAGE和RNA-seq的影响是一样的，不并不认为这是一个另RNA-seq不准的原因。我说的不是read的信号强度问题，而是会测到一模一样的序列，而且所占的比例不低，这样的话如何估计基因的丰度问题是很头大的，而sage的数据处理过程会对重复ditag做过虑，那么本身就去掉了不明原因的一模一样的序列带来的影响。
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我以为你所指的emPCR是指单条的read在同一个bead上扩增的那一步。
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目前武汉生命之美科技有限公司在做转录组测序和分析业务，在公司的转录组技术介绍中特别提供了目前国内在做测序和分析的公司，以便大家参考，详情见下：
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454做基因表达量，成本太高不现实。靠它来做基础研究是可以的，比如对样本进行均一化处理后，拼接转录本。做表达量，还是首选solexa转录组。只要数据质控做的足够好，应该有很好的重复性的。
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关于丁香园小木虫 --- 500万硕博科研人员喜爱的学术科研平台转录组深度测序 | 上海欧易生物医学科技有限公司
转录组深度测序
一、454深度测序 ---适合Denovo测序
技术特点：
&速度快：一个测序反应耗时10个小时，获得4-6亿个碱基对。比传统的Sanger测序的方法快100倍；
&读长长：单个序列的读长更长，平均可达到300~400个碱基；
&通量高：每个反应可以得到80万以上个序列读长；
&准确度高：单一读长的准确性可以超过99%；
&一致性好：测序结果一致性超过99.99%；
&简便高效：不需要进行建库、克隆挑取、质粒提取等烦琐的工作。
&&&&&&欧易生物利用自己在建库方面的技术特长以及生物信息方面的分析力量，多年来持续跟踪并发展围绕深度测序的配套技术，同时联合美国具有丰富454测序经验的资深深度测序CRO公司，双方优势互补，共同为国内客户提供454转录组测序技术服务。与传统测序相比,显示出极高的性价比，时间方面更是具有绝对优势，454深度测序在大幅度节省经费的同时，大大提速了研究进程。
二、solexa测序
1、转录组测序
hiseq 2000
极大的数据产出量
Initially capable of up to 500-600 Gb per
2 x 100bp read length
Fastest data rate
~70 Gb/day
7-8 days for 2 x 100 bp
Highest number of reads
& 3 B single-end reads*
& 6 B paired-end reads
454和solexa的比较
剪切变异、染色体重排
基因表达丰度分析
差异基因表达
新基因/转录本的发现
新基因组中基因区间的识别
推荐（读长长）
拼接全长基因
推荐（读长长）
SNP/SSR位点发现
推荐（读长长）
分析等位基因特异性
推荐（读长长）
生物学分析
2、数字表达谱（第二代）
数字基因表达谱升级版RNA-Seq（Quantification）
&&&&&&数字基因表达谱升级版是用来研究某一生物对象在特定生物过程中基因表达差异的技术，具有定量准、可重复性高、检测阈值宽、成本低等特点，已广泛用于农业上的分子育种、药物基因组学和疾病分型等
生物信息分析内容
• 测序评估
• 差异表达基因筛选
• 表达模式聚类分析
• GO功能显著性富集分析
• Pathway显著性富集分析
• 蛋白互作网络分析
1．实验流程
2. 标准信息分析流程
3．技术优势
◆ 高重复性
&&&&&&通过对UHRR和HBRR标准品进行重复性研究（如图3）证明，两个样本的技术重复相关系数均可达0.99以上，可见，RNA-Seq(Quantification)具有极好的技术重复性。
◆ 检测阈值宽
&&&&&&从图4中基因表达量检测范围看，RNA-Seq(Quantification)不仅检测范围比Affymetrix芯片宽，而且比Affymetrix更易检测到低丰度的基因。
◆ 定量准确
&&&&&&用qRT-PCR和RNA-Seq(Quantification)两种方法进行UHRR和HBRR基因表达差异研究，结果相关性如图5所示： RNA-Seq (Quantification)与qPCR研究结果相关系数为0.915，表明RNA-Seq (Quantification)技术定量准确性高。
联系我们：
上海欧易生物医学科技有限公司
地址：上海浦东新区祖冲之路号6层
电话：021-283908
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