三代全长转录组-产品介绍-诺禾致源

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全长转录组（三代）

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全长转录组-三代测序助力转录组数据解读

全长转录组是基于Pacbio平台或Nanopore平台进行测序获得物种转录组信息的方法，其可以获得mRNA全长序列，克服转录本拼接短、信息不完整的难题，实现可变剪切及融合基因等结构变异的研究。

应用方向

农学
完善基因组/转录组信息：复杂基因结构，转录本结构和功能分析。
差异/动态转录组：胁迫处理或不同时序转录组变化，动植物驯化机制。
比较转录组：近缘物种间亲缘关系，mRNA序列差异。
医学
融合现象解析：融合基因的癌症致病机理。
复杂基因转录本研究：疾病或癌症相关基因的复杂剪切形式。
定量转录组：基因/转录本水平定量，挖掘条件特异性基因/转录本。

诺禾优势

平台优，质量好，性价比高
基于强大的Pacbio平台或Nanopore平台，获取mRNA全长序列，文库构建时无需将转录本打断，信息分析无需组装，准确重构转录组全貌。
- 55天
  项目周期
- 测序平台
  PacBio or Nanopore
- All
  信息分析

信息分析

诺禾致源全长转录组测序项目信息分析，经过严格数据质控保证数据分析可靠性，准确获取转录本信息。

有参全长转录组分析条目	无参全长转录组分析条目
数据质控，转录本鉴定、聚类与校正	数据质控，转录本鉴定、聚类与校正
与参考基因组比对	SSR分析
可变剪切分析	蛋白编码框（CDS）预测
新基因、新转录本预测	转录本的GO/KOG/KEGG分类
七大数据库功能注释	七大数据库功能注释
融合基因分析	LncRNA编码潜能预测
lncRNA 编码潜能预测	样本间转录本比较
可变腺苷酸化分析	动植物转录因子分析
样本间转录本比较	基因表达水平分析（相关性，差异表达分析）
动植物转录因子分析	差异表达基因GO和KEGG 富集分析
基因表达水平分析（相关性，差异表达分析）
差异表达基因GO和KEGG 富集分析

动植物多组学

疾病多组学

癌症多组学

微生物多组学

转录调控和蛋白多组学

表观遗传

送样建议

样本类型	送样建议-PacBio	送样建议-Nanopore
新鲜动物组织干重	≥ 0.8g	≥0.3g
新鲜植物组织干重	≥ 1g	≥0.5g
新鲜培养细胞数量	≥ 5×10 ⁷个	≥ 5×10 ⁶个
全血（加入Trizol）	≥ 10mL	≥ 5mL
菌体	≥ 5×10 ⁷个/≥ 0.8g	≥ 5×10 ⁶个/≥ 0.3g

常见问题

1.全长转录组是否需要打断，拼接？
- 全长转录组是基于PacBio或Nanopore三代测序平台，无需打断拼接，直接获得包含5’，3’UTR，poly A tail的完整转录本，从而准确分析有参考基因组物种可变剪切及融合基因等结构信息，克服无参考基因组物种转录本拼接较短、信息不完整的难题。
2.全长转录组检测准确率如何？
- 三代测序碱基错误率是没有偏好性的，对于Pacbio平台，研究全长转录组采用的是CCS（circular consensus sequencing read，环形一致性序列）测序模式，产生的reads使用CCS算法进行自我纠错，此外分析流程中加入二代数据辅助校正，有效提高碱基准确性；对于Nanopore平台，利用有参考基因组物种的基因组信息进行序列校正，也可以有效提高碱基校正效果。
3.PB全长转录组为什么推荐“三+二”？
- 目前已报道Pacbio全长转录组文章大都采用“三+二”的模式，三代建库测序以检测更准确的结构变异为主，对于有参考基因组物种可以准确检测可变剪切，融合基因，新基因的预测，对于无参考基因组物种提供准确的参考序列，有助于后期差异分析；二代测序转录组研究可以实现较三代更准确的定量。此外“三+二”模式可以利用二代的数据对三代数据进行校正。
4.全长转录组是否获得全部LncRNA
- 建库过程是通过识别RNA上的Poly-A结构，将总RNA中的具有Poly-A的mRNA与部分具有Poly-A的LncRNA富集出来参与建库的，没有Poly-A结构的LncRNA是无法富集出来并建库测序，因此只能获得一部分LncRNA结果。

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