转录组学分析测试

(CMA)     (ISO) (高新技术企业)

信息概要

转录组学分析测试是一种通过高通量测序技术，全面分析生物样本中RNA表达谱的检测方法。该检测能够揭示基因表达水平、识别差异表达基因、发现新转录本和可变剪接事件，对于生命科学研究、疾病机制探索、药物开发和个性化医疗具有重要意义。检测的重要性在于提供准确、可靠的基因表达数据，帮助研究人员理解生物过程、识别生物标志物，并支持科学决策和临床应用。本服务基于标准化流程，确保数据质量符合行业规范，为客户提供客观、专业的检测支持。

检测项目

基因表达定量，差异表达分析，基因富集分析，可变剪接检测，新转录本发现，非编码RNA分析，融合基因检测，表达谱聚类，通路分析，基因本体分析，样本质量控制，RNA完整性评估，测序深度计算，覆盖均匀性，基因表达相关性，时间序列分析，条件特异性表达，组织特异性表达，疾病相关表达，药物响应表达，环境响应表达，发育阶段表达，细胞类型表达，应激响应表达，代谢通路表达，信号通路分析，转录因子结合位点预测，微小RNA靶基因预测，长链非编码RNA功能分析，环状RNA鉴定

检测范围

组织样本，细胞样本，血液样本，肿瘤样本，植物样本，动物样本，微生物样本，癌症研究，神经科学，发育生物学，免疫学，药物开发，农业科学，环境科学，个性化医疗，基础研究，临床诊断，生物标志物发现，治疗响应评估，遗传变异分析，表达谱比较，物种比较，条件比较，时间点比较，剂量响应分析，表型关联分析，功能验证，数据整合，多组学关联，质量控制服务

检测方法

RNA提取：使用标准化试剂盒从生物样本中提取总RNA，确保RNA纯度和完整性，为后续分析奠定基础。

文库构建：将RNA转换为cDNA文库，通过片段化和适配体连接，制备适用于高通量测序的样本。

高通量测序：采用边合成边测序技术，生成大量 reads 数据，用于全面覆盖转录组信息。

数据质量控制：对原始测序数据进行质量评估，包括 reads 质量分数检查和过滤低质量数据。

序列比对：使用参考基因组将测序 reads 进行比对，识别转录本位置和结构。

基因表达量化：通过计数 mapped reads，计算每个基因或转录本的表达水平，如FPKM或TPM值。

差异表达分析：应用统计方法比较不同样本组间的基因表达，识别显著变化的基因。

功能富集分析：分析基因集合在特定生物学通路或功能类别中的富集情况，揭示潜在机制。

可变剪接检测：识别和分析基因的可变剪接事件，评估剪接异构体的表达差异。

新转录本预测：基于测序数据发现未被注释的新转录本，扩展转录组知识。

融合基因检测：分析基因融合事件，常见于癌症研究，用于识别潜在驱动变异。

非编码RNA分析：专注于微小RNA、长链非编码RNA等非编码RNA的表达和功能研究。

表达聚类分析：使用聚类算法将基因或样本分组，识别表达模式和相关群体。

通路映射：将基因表达数据映射到生物学通路，可视化通路活性和调控网络。

数据可视化：生成图表和报告，直观展示分析结果，如热图、火山图和散点图。

检测仪器

测序仪，PCR仪，离心机，分光光度计，生物分析仪，实时荧光定量PCR仪，显微镜，流式细胞仪，核酸提取仪，文库制备系统，数据分析服务器，存储设备，温控设备，电泳仪，紫外可见分光光度计

注意：因业务调整，暂不接受个人委托测试望见谅。