2017版LncRNA Seq从“心”出发

“

默默，我们是在沉积经验

无闻，我们是在潜心钻研

蜕变，就在这一瞬之间

您的认可，才是我们追求的无限

”

2017版LncRNA产品凝集10000+项目分析经验之精华，从分析内容、分析软件、数据库到分析结果，以实际研究需求出发，多角度数据评估、统计分析，结果展示形式全新呈现：

软件更新，分析结果值得信赖

新增编码能力预测软件（CNCI）和数据库（Pfam），

多种预测方法交并集结果更加可靠。

数据库升级，紧跟科研前线最新信息

采用NOCODE2016版、KEGG数据库V81，

新增GREENC 植物lncRNA数据库（包含38种植物和7种藻类lncRNA数据）。

数据深入挖掘，一次测序即可获得mRNA和lncRNA及关联数据分析

包含mRNA定量&注释&功能&结构分析，

还可以获得lncRNA与靶基因作用关系详细分类结果。

结果展示清晰，让您省时省力省心

   ❶ mRNA &lncRNA 已知及未知部分定量结果分别统计

 ❷ mRNA &lncRNA表达差异分析：样本间/组间分别统计

❸ mRNA &lncRNA表达聚类及差异聚类分别统计

❹ lncRNA功能注释结果集合，方便结果查阅

Xbio结题报告结果形式新颖，让您耳目一新

图1 编码能力预测结果韦恩图

使用三款预测软件以及一个数据库进行编码能力预测：

软件CPC^[1]，txCdsPredict以及CNCI^[2]，数据库为pfam^[3]

图2 转录本水平的表达量密度图，

对lncRNA和Mrna表达情况进行统计

X轴：某表达量的RNA密度，Y轴：表达量FPKM的log10的值

图3 LncRNA-靶基因Overlap分类图

将lncRNA与靶基因位置关系详细分成10大类别、3种维度进行分别统计

图4 基因表达聚类图（时间序列分析）

根据基因的表达量信息，可以聚类成与时间相关联的基因簇，

表达模式一致的基因会被聚到同一个簇，

X轴：各个时间点，Y轴：均一化后的表达量值

为更清晰梳理测序分析结果应用于文章发表，科技君推荐一篇华大参与的动植物lncRNA抗病调控机制文章，结合详细研究分析思路，供大家参考。

典型案例

lncRNA抗逆调控机制—甘蓝型油菜受病菌感染前后lncRNA调控编码转录本表达研究

Genome Wide Identification and Functional Prediction of Long Non-Coding RNAs Responsive to Sclerotinia sclerotiorum Infection in Brassica napus. PLoS One. 2016 Jul 7;11(7):e0158784.

   合作单位

加拿大阿尔伯塔大学、印度Siksha O Anusandhan大学、华大基因

   研究方案

图5 lncRNA在接种前后的表达差异统计图

图6 qRT-PCR验证高通量测序结果中lncRNA与其互作的模式

参考文献

[1] Kong L1, Zhang Y,et al (2007). CPC: assess the protein-coding potential of transcripts using sequence features and support vector machine. Nucleic Acids Res.

[2] Sun L, Luo H, et al (2013). Utilizing sequence intrinsic composition to classify protein-coding and long non-coding transcripts. Nucleic Acids Res.

[3] Finn RD, Coggill P,et al（2016）. The Pfam protein families database: towards a more sustainable future. Nucleic Acids Res. 

撰稿：姜   莹

编辑：市场部

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