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敏芯科技提供基于各种测序系统的转录组测序数据分析服务
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转录组测序数据分析方案
一、基因组定位（推荐）
数据处理由原始fastq文件开始。数据首先将含有Q<20的碱基替换为N。然后使用MAQ（http://maq.sourceforge.net/）软件将fastq转换为Fasta。然后去掉3’-adaptor。然后序列数据通过MAQ软件将序列向基因组比对。生成覆盖度数据。
二、转录本定量（推荐）
MAQ比对的结果用于基因定量，对于每个基因进行基因定量，定量方法采用 reads per kilobase of exon per million mapped sequence reads (RPKM)反映表达量。
三、可变剪切预测（推荐）
我们使用TopHat（Cole Trapnell et al. 2009）软件进行进行可变剪切的分析。
四、反义转录本的寻找
五、新转录本的寻找：
我们利用同源预测或者从头预测程序进行基因预测。一般来讲，同源预测的可靠性较高。而从头预测算法假阳性较高。
六、GO(gene ontology)分析（推荐）
对于每一种表达趋势的基因，选择性的进gene ontology功能分析。 将差异表达的所有基因向gene ontology数据库的各节点映射。计算每个节点的基因数目，并结合整个数据库的基因作为背景分部，对于每个节点，得到一个2x2的表格，使用超几何分布检验基因在每个GO节点的富集或贫乏程度。
七、pathway分析（推荐）
与GO分析类似，我们同样将差异基因使用GenMAPP v2.1向KEGG pathway和BioCarta数据库映射。通过统计方案，找到统计上最有意义的pathway
具体参考公司相关网址：http://www.sensichip.com.cn/program.php?type=508
手机版：转录组测序分析服务
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