Analyse des données transcriptomiques

GenSeq propriétaire de CD Genomics^TM La technologie propose un service d'analyse des données transcriptomiques. Nous avons une vaste expérience dans l'aide à la résolution d'une grande variété de bioinformatique problèmes.

Qu'est-ce que l'analyse des données transcriptomiques ?

L'analyse des données transcriptomiques implique le traitement, l'interprétation et l'analyse. séquençage à haut débit données des produits transcrits d'ARN présents dans les organismes biologiques. Cette approche globale fournit des détails complexes sur les motifs d'expression génétique actifs au sein des cellules ou des tissus, englobant plusieurs étapes clés au-delà de la simple collecte de données.

Prétraitement des donnéesCette étape initiale comprend le contrôle de qualité (CQ), l'élimination des séquences d'adaptateurs et l'alignement pour garantir la qualité des données de séquençage, posant ainsi une base fiable pour les analyses ultérieures.

Construction de la matrice d'expressionAprès le prétraitement, une matrice de comptage énumère les lectures de gènes ou quantifie les transcrits, formant une matrice d'expression.

Analyse de l'expression différentielleAu cœur de l'analyse du transcriptome, cette étape identifie les gènes différemment exprimés (DEGs) en comparant les niveaux d'expression entre les échantillons, éclaircissant les gènes à l'origine des différences phénotypiques.

Analyse statistique et annotation génétique: Utiliser des techniques comme DESeq2 et edgeR pour analyser statistiquement les gènes exprimés différemment (DEGs) et les annoter fonctionnellement afin de comprendre leur pertinence biologique.

Analyse d'enrichissement fonctionnelRéaliser des analyses d'enrichissement (par exemple, Ontologie des gènes, Voies métaboliques) sur les gènes exprimés différemment (DEGs) pour dévoiler les caractéristiques fonctionnelles et les voies biologiques.

Visualisation et interprétation des donnéesUtilisez des outils de visualisation (par exemple, des cartes de chaleur, des diagrammes de dispersion) pour représenter les motifs d'expression, en interprétant les résultats par rapport aux connaissances biologiques existantes afin d'inférer des processus biologiques.

Analyse de la régulation génétiqueIdentifiez et visualisez les familles de facteurs de transcription, prédisez les cibles des miARN et analysez les relations régulatrices miARN-mARN-lncARN pour comprendre les mécanismes de régulation des gènes.

L'analyse des données transcriptomiques nécessite à la fois une expertise en bioinformatique et une profonde compréhension biologique. Grâce à ce processus, une compréhension complète des motifs d'expression génique et des mécanismes régulateurs dans des conditions physiologiques spécifiques est obtenue.

Par exemple, le processus d'analyse des données de séquençage d'ARN est le suivant :

RNA Sequencing Data Analysis Process.

Notre service d'analyse des données transcriptomiques

Le transcriptome est l'ensemble complet des transcrits dans une cellule, un tissu ou un organisme entier, pour un stade de développement ou une condition physiologique spécifique. L'analyse des données transcriptomiques implique la caractérisation de toute l'activité transcriptionnelle (codante et non codante), ou d'un sous-ensemble sélectionné de transcrits d'ARN au sein d'un échantillon donné. L'analyse des transcriptomes permet l'identification de gènes candidats et de marqueurs exprimés associés à des traits d'intérêt. Nous proposons les services d'analyse de données transcriptomiques suivants :

Séquençage de nouvelle génération Transcriptomique Analyse de données
- Séquençage de nouvelle génération (NGS) la transcriptomique représente une approche robuste pour disséquer de manière exhaustive le transcriptome. Cette technologie de pointe fournit une granularité et un aperçu sans précédent dans l'étude de l'expression génique et des réseaux régulateurs, trouvant des applications étendues dans divers domaines scientifiques englobant la recherche biomédicale, l'agriculture, les sciences de l'environnement, et au-delà. CD Genomics propose des solutions de nouvelle génération. séquençage de transcriptomique analyse des données, qui comprend principalement RNA-Seq Analyse de données, Séquençage des petits ARN Analyse de données, Séquençage de l'lncRNA Analyse de données, Ribo-seq Analyse de données, etc.
  
  Avec notre service d'analyse des données de transcriptomique par séquençage de nouvelle génération, nous sommes en mesure de fournir :
  
  Contrôle qualité des données brutes
  Alignement et quantification basée sur TPM/RPKM/FPKM
  Analyse d'expression
  Statistiques des SNPs/Indels
  Analyse du splicing alternatif
  annotation GO et KEGG
  
  Différentes services de séquençage offrent des options d'analyse de données correspondantes. Vous pouvez explorer le séquençage de transcriptomique services d'intérêt pour trouver des informations plus détaillées.
Séquençage de transcriptions complètes Analyse de données
- Le splicing alternatif produit des isoformes protéiques diverses. PacBio Iso-Seq capture les transcrits complets, aidant à identifier les isoformes et les chevauchements transcriptionnels novateurs. Cette technologie complète le séquençage d'ARN à lecture courte (RNA-Seq), permettant une analyse complète de l'expression génique et des études de réseau.
  
  Avec notre Séquençage de transcriptions complètes Service d'analyse de données, nous sommes en mesure de fournir :
  
  Transcriptome sans référence :
  
  Analyse des isoformes de longueur complète, y compris la correction des isoformes de longueur complète, la classification, la réduction de la redondance.
  Annotation du transcriptome, y compris l'Ontologie des gènes, le chemin KEGG, KOG ou COG, Swissport.
  Analyse des structures géniques, y compris l'épissage alternatif, les LncRNA, les SSR, les CDS.
  Carte de référence
  Analyse du niveau d'expression génique
  Analyse des gènes différemment exprimés
  Analyse d'enrichissement KEGG du transcriptome différemment exprimé
  Chaleur des gènes différemment exprimés
  … (plus sur demande)
  
  Transcriptome avec référence :
  
  Analyse des isoformes de longueur complète, y compris le mapping sur le génome de référence, la correction des isoformes de longueur complète, la classification, la réduction de la redondance.
  Annotation du transcriptome, y compris l'ontologie des gènes, le chemin KEGG, KOG ou COG, Swissport.
  Analyse des structures géniques, y compris le splicing alternatif, LncRNA, SSR, CDS, prédiction de transcriptome novateur, identification de gènes de fusion.
  … (plus sur demande)
Séquençage des transcrits complets par nanopore Analyse de données
- La séquençage de troisième génération, illustré par le dispositif MinION d'Oxford Nanopore, produit des lectures longues (1–100 kb) en faisant passer de l'ADN simple brin à travers des nanopores. Cette méthode de séquençage en temps réel offre un séquençage continu avec une consommation minimale de réactifs, surmontant les défis de l'assemblage des courtes lectures et révolutionnant la recherche en génomique.
  
  Avec notre Séquençage des transcrits complets par nanopore Service d'analyse de données, nous sommes en mesure de fournir :
  
  Traitement des longues lectures par Oxford Nanopore Technologies
  Supprimer le redondant
  Trouver le transcript de fusion
  Analyse de la structure
  Prédiction des facteurs de transcription
  analyse des lncRNA
  Annotation fonctionnelle des gènes
  Appel de SNP
  Quantification des niveaux d'expression des gènes/transcrits et analyse de l'expression différentielle
  Analyse d'enrichissement fonctionnel
  PPI (Interaction Protéine-Protéine)
Séquençage transcriptomique spatial 10x Analyse des données
- Le séquençage transcriptomique spatial 10x permet une analyse simultanée de l'expression génique et de la distribution spatiale au sein des tissus ou des cellules, offrant des perspectives sur l'organisation cellulaire et les interactions.
  
  Avec notre Séquençage transcriptomique spatial 10x Service d'analyse de données, nous sommes en mesure de fournir :
  
  Données de séquence brutes
  Évaluation de la qualité des données de séquençage et filtrage
  Contrôle qualité ponctuel
  Alignement des données
  Normalisation des données
  Clustering de points
  Analyse de sous-population de points
  Analyse des marqueurs
  Identification des types cellulaires
  Annotation de la région anatomique
  Analyse de la communication cellulaire
  Analyse différentielle inter-échantillons
  Analyse différentielle de la région d'inter-annotation

Avantages de l'analyse des données transcriptomiques

L'analyse des données transcriptomiques, un outil d'investigation puissant, offre des perspectives globales sur les schémas d'expression génique au sein des systèmes biologiques, permettant ainsi aux chercheurs d'acquérir une compréhension approfondie des mécanismes régulateurs complexes et de nouvelles révélations concernant les processus cellulaires.
Des professionnels bien versés dans le domaine de l'analyse des données transcriptomiques démontrent une expertise dans divers domaines analytiques tels que la conception expérimentale, le prétraitement des données, l'analyse d'expression différentielle et l'interprétation fonctionnelle. Leur compétence garantit des interprétations précises et éclairantes des données transcriptomiques, posant ainsi les bases de conclusions solides et de découvertes révolutionnaires.
Les services proposés dans le domaine de l'analyse des données transcriptomiques offrent des solutions rapides, précises et économiques pour l'analyse des données d'expression génique. Par conséquent, les chercheurs peuvent accéder rapidement à des données transcriptomiques de premier ordre sans compromis sur les délais de traitement ou les contraintes budgétaires.
L'adaptabilité des plateformes d'analyse des données transcriptomiques permet aux chercheurs de naviguer à travers une multitude de jeux de données provenant de conditions expérimentales variées, de types d'échantillons et d'espèces différentes. Cette flexibilité permet aux chercheurs de s'engager dans un large éventail de questions de recherche et d'adapter leurs analyses pour répondre à des exigences expérimentales spécifiques.
Le progrès de la recherche biologique est propulsé par les connaissances tirées de l'analyse des données transcriptomiques, ouvrant de nouvelles compréhensions de la régulation de l'expression génique et des fonctions cellulaires. Cette méthodologie analytique joue un rôle clé dans l'avancement de notre connaissance des mécanismes de la maladie, facilitant la découverte de médicaments et favorisant l'évolution des modalités de médecine personnalisée.
Les services englobés dans l'analyse des données transcriptomiques présentent un cadre analytique personnalisable, adapté aux exigences distinctes de chaque projet de recherche. Les chercheurs disposent de l'autonomie nécessaire pour choisir des méthodes d'analyse spécifiques, des paramètres et des critères, s'alignant ainsi sur leurs objectifs de recherche et leurs hypothèses.
Les praticiens dans le domaine de l'analyse des données transcriptomiques adoptent une approche consultative, s'engageant dans une collaboration étroite avec les chercheurs pour définir des stratégies d'analyse optimales. Nos conseils d'experts aident les chercheurs à naviguer dans des flux de travail analytiques complexes et à garantir une interprétation précise des résultats.

Application de l'analyse des données transcriptomiques

Analyse de l'expression génique : L'analyse des données transcriptomiques permet l'identification et la quantification précises des niveaux d'expression génique, révélant des motifs d'expression génique distinctifs dans divers contextes biologiques.
Investigation des voies biologiques : En s'appuyant sur des données transcriptomiques, les chercheurs peuvent reconstruire des voies métaboliques, des cascades de signalisation et des réseaux cellulaires complexes pour déchiffrer les mécanismes régissant la régulation des gènes.
Clustering de gènes co-exprimés : Grâce à des analyses de clustering avancées, les gènes co-exprimés peuvent être discernés, contribuant à la compréhension des schémas de co-régulation des gènes à l'échelle du génome durant les processus biologiques.
Inférence fonctionnelle des gènes : L'intégration des données transcriptomiques et des outils de bioinformatique facilite la prédiction des fonctions des gènes dans les processus cellulaires, les voies métaboliques et la progression des maladies.
Découverte de nouveaux éléments génétiques : L'exploration de gènes inexplorés ou d'ARN régulateurs grâce à l'exploitation des données transcriptomiques pourrait révéler des processus biologiques inconnus ou des cibles thérapeutiques potentielles.
Mécanismes d'adaptation environnementale : L'analyse des données transcriptomiques explore les réseaux de régulation génique orchestrant l'adaptation biologique à des conditions environnementales variées, éclairant les réponses des organismes dans des environnements distincts.
Évaluation de la réponse aux médicaments : En examinant les profils d'expression génique après intervention médicamenteuse à travers des données transcriptomiques, les mécanismes sous-jacents des médicaments, les modèles de résistance potentiels et les variations individualisées dans les réponses aux médicaments peuvent être révélés.
Identification de biomarqueurs de maladies : Comparer les profils d'expression génique entre des patients atteints de maladies spécifiques et des cohortes saines à l'aide de données transcriptomiques aide à identifier des biomarqueurs potentiels pour la détection précoce des maladies et l'intervention thérapeutique.