转录组数据过滤

『壹』 如何进行转录组数据分析

首先您做的事芯片呢？还是转录组测序呢？ 芯片我不是太了解，可能是封闭系统，目前看对于发现新转录本不是很有利。 若是做转录组测序，首先去除 序列，然后片段重叠。然后将将每一个read 到基因组，取得GO值，功能注释，转录水平评估，功能富集及pathway分析，若对新发现的转录本感兴趣还可以做转录本的功能预测及细胞 。希望有高手来评价---说的不对的尽管指出。

『贰』 怎么从转录组数据中筛调控萜类的转录因子

根据你的测序需要，如果是仅仅检测表达，可以使用单端的短序列测序，一般10M以上reads都满足要求，如果是还要检测SNP或可变剪切以及新基因之类的话需要使用更长片段的双端测序，一般2x100以上或者2x125，数据量大概在2-3G以上，当然越多越好。转录组学的研究对象包括mRNA和非编码RNA等。新一代高通量测序技术可以全面快速地获得特定细胞或组织在某一个状态下几乎所有转录本的序列信息和表达信息，从而准确地分析基因表达差异、基因结构变异、筛选分子标记（SNPs或SSR）等生命科学的重要问题。基因表达谱测序是直接对某一物种或特定细胞在某一功能状态下产生的mRNA进行高通量测序，可以用来研究基因的表达差异情况。该技术结合了转录组测序建库的实验方法，与转录组测序相比，基因表达谱测序要求的读长更短，测序通量更小，但仅可用于基因表达差异的研究。转录组测序是RNA水平测序，相当于DNA水平的基因组测序，是一个框架。表达谱主要研究的是基因表达量的变化，上调或下降。先要有转录组或是基因组才可以做表达谱，否则没有Ref做参考。转录组测序和表达谱测序其实都是通过高通量测序技术进行的，转录组测序主要是针对没有参考基因组（即基因组未完成测序）的物种，侧重于获得你材料的全部转录组信息；而表达谱则侧重于检测各个基因的表达量。

『叁』 如何从转录组数据中筛选核基因片段

转录组测序是指利用第二代高通量测序技术对mRNA进行测序，全面快速地获取某一物种特定器官或组织在某一状态下的几乎所有转录本

『肆』 转录组学的简介

以DNA为模板合成RNA的转录过程是基因表达的第一步，也是基因表达调控的关键环节。所谓基因表达，是指基因携带的遗传信息转变为可辨别的表型的整个过程。与基因组不同的是，转录组的定义中包含了时间和空间的限定。同一细胞在不同的生长时期及生长环境下，其基因表达情况是不完全相同的。通过测序技术揭示造成差异的情况，已是目前最常用的手段。人类基因组包含有30亿个碱基对，其中大约只有5万个基因转录成mRNA分子，转录后的mRNA能被翻译生成蛋白质的也只占整个转录组的40%左右。通常，同一种组织表达几乎相同的一套基因以区别于其他组织，如：脑组织或心肌组织等分别只表达全部基因中不同的30%而显示出组织的特异性。
转录组谱可以提供什么条件下什么基因表达的信息，并据此推断相应未知基因的功能，揭示特定调节基因的作用机制。通过这种基于基因表达谱的分子标签，不仅可以辨别细胞的表型归属，还可以用于疾病的诊断。例如：阿尔茨海默病(Alzheimer′s diseases, AD)中，出现神经原纤维缠结的大脑神经细胞基因表达谱就有别于正常神经元，当病理形态学尚未出现纤维缠结时，这种表达谱的差异即可以作为分子标志直接对该病进行诊断。同样对那些临床表现不明显或者缺乏诊断金标准的疾病也具有诊断意义，如自闭症。对自闭症的诊断要靠长达十多个小时的临床评估才能做出判断。基础研究证实自闭症不是由单一基因引起，而很可能是由一组不稳定的基因造成的一种多基因病变，通过比对正常人群和患者的转录组差异，筛选出与疾病相关的具有诊断意义的特异性表达差异，一旦这种特异的差异表达谱被建立，就可以用于自闭症的诊断，以便能更早地，甚至可以在出现自闭症临床表现之前就对疾病进行诊断，并及早开始干预治疗。转录组的研究应用于临床的的另一个例子是可以将表面上看似相同的病症分为多个亚型，尤其是对原发性恶性肿瘤，通过转录组差异表达谱的建立，可以详细描绘出患者的生存期以及对药物的反应等等。
用于转录组数据获得和分析的方法主要有基于杂交技术的芯片技术包括cDNA芯片和寡聚核苷酸芯片，基于序列分析的基因表达系列分析SAGE （serial analysis of gene expression，SAGE）和大规模平行信号测序系统MPSS(massively parallel signature sequencing,MPSS)。

『伍』 请教转录组数据差异基因过多如何过滤已优化结果

请教转录组数据差异基因过多如何过滤已优化结果
edgeR是一个研究重复计数数据差异表达的Bioconctor软件包。一个过度离散的泊松模型被用于说明生物学可变性和技术可变性。经验贝叶斯方法被用于减轻跨转录本的过度离散程度，改进了推断的可靠性。该方法甚至能够用最小重复水平使用，只要至少一个表型或实验条件是重复的。该软件可能具有测序数据之外的其他应用，例如蛋白质组多肽计数数据。可用性：程序包在遵循LGPL许可证下可以从Bioconctor网站。

『陆』 全长转录组为什么筛选片段建库

因为通过分析流程进行三代数据校正或者加入二代数据辅助校正，提高准确性。
2017年2月PacBio试剂升级，加深零模波导孔深度，片段偏好性逐渐降低，提高大片段测序检出率，构建不筛选片段+大于4Kb片段的混合文库可以改善长转录本较多的物种，增加测序到长转录本的概率，数据量产出高且稳定。
全长转录组是基于PacBio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。