用了就能变好看！Sequel转录组强势来袭
前一波BGISEQ-500的人气正旺，
间隔不到两个月，就再次推出Sequel转录组。
小伙伴们如此高效，科技君着实的佩服呀！
如今呈现在您面前的这个既可覆盖不同长度的转录本，又经济的Sequel转录组建库测序方案，是我们历时一年多，经历了5次试剂更新、9套方案筛选，才得出的成果。
华大科技是全亚洲首家引进最新型的Sequel测序平台的公司，在此基础上，我们结合最新发表的文章，特别更新了大量高级信息分析，包含不同isoform的基因数目统计图、可变聚腺苷酸化APA分析，可变剪接形式分析、不同样本中检测的isoform的维恩图等分析内容。
如此高能的方案，你是不是等不及了？科技君这就来为大家来进行第一手的爆料，为大家揭开此方案的神秘面纱。✈
推荐方案揭秘
建库 ☞ 0-5kb文库+4.5-10kb文库
测序 ☞ 1-2个Cell
关键信息分析 ☞ 基因及isoforms鉴定、基因的APA位点鉴定、
可变剪接检测、新转录本编码能力预测、融合基因检测
足够的数据和读长
从表1可以看到，人标准品的一个cell的产出已经可以超过7Gb，相比二代转录组，数据量上已经是相当的了。但考虑到其平均读长已超过14 kb，而其准确度需要依赖较高深度的测序来实现。因此，更大的数据量，一定可以检测到更多更准的转录本。
表1 UHRR标准品原始下机数据统计
统计比较了UHRR标准品在Sequel平台和PacBio RSII 上的酶读长（Polymerase）表现（图1，表2）。我们可以看到Sequel平台测序得到的Polymerase的N50更长，即有更多的长读长。
图1 不同平台Polymerase长度比较
表2 UHRR标准品下机Polymerase数据读长统计
全面覆盖不同长度转录本
我们调校了文库片段范围，使得Sequel平台测到的全长转录本（Full Length Reads）的丰度分布更符合RefSeq数据库，同时又与PacBio RSII平台一样，全面覆盖了大多数转录本。
图2 不同平台Full Length Reads的长度统计
深入挖掘全长转录组的数据
我们借鉴了发表在Nature Communications杂志上面的玉米[1]和高粱[2]全长转录组文章的信息分析内容，将我们的信息分析进行了升级，高端杂志上的分析内容我们都能做！
高级分析1：不同isoform的基因数目统计图
对于去冗余之后的isoforms，根据reference，我们对每个基因所能鉴定到的isoforms进行统计。从这个统计图，我们可以看出物种的转录本的复杂程度。
图3 不同isoform 数目的基因数目统计图
高级分析2：可变聚腺苷酸化APA分析
对于去冗余之后的isoforms，根据reference，我们对每个基因所能鉴定到的APA位点进行统计。真核生物的mRNA 转录后加工可变剪接和3′末端可变聚腺苷酸化（APA）都会影响转录组的多样性和复杂性，以适应动植物在不同环境，不同时期的需求。通过传统的二代短读长测序的RNA-Seq方法，很难准确的鉴定APA位点。采用三代的全长转录组测序，给分析可变聚腺苷酸化提供了条件。
图4 不同APA位点对应的基因数统计图
高级分析3：可变剪接形式分析
不仅可以统计全长转录组测序得到的可变剪接类型数目，而且可以统计目前数据库中已注释的可变剪接类型数目。
图5 不同类型可变剪接数目统计及比较
红色代表：Iso-Seq测序分析方法得到的可变剪接数目的统计
蓝色代表：数据库中的AS数目的统计
高级分析4：融合基因分析
通过三代全长转录组测序，可以进行基因融合的分析，这将帮助挖掘不同样本中转录本的变化，可以帮助解释一些生物学问题。
图6 融合基因的Circos图
红线表示染色体之间的基因融合；绿线表示染色体之内的基因融合
高级分析5：不同样本中检测的isoform的维恩图
如果有多个组织样本，我们可以鉴定不同样本中检测到的isoform的数目，并用维恩图进行展示。现在随着三代测序技术的发展以及成本的下降，对于有参考序列的物种，只做一个样本的全长转录组测序已经满足不了发高水平的文章的需求，多个样本的全长转录组的比较分析，更有助于帮助我们挖掘更多的信息，解释更多的生物学现象。
图7 不同样本中的检测的isoform的维恩图
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参考文献
[1] Wang B, Tseng E, et.al. Unveiling the complexity of the maize transcriptome by single-molecule long-read sequencing. Nat Commun. 2016 Jun 24;7:11708. doi: 10.1038/ncomms11708.
[2] Abdel-Ghany SE, Hamilton M, et.al. A survey of the sorghum transcriptome using single-molecule long reads. Nat Commun. 2016 Jun 24;7:11706. doi: 10.1038/ncomms11706.
撰稿：王 艳
编辑：市场部
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