转录组有参考生物信息分析结题报告模版-V2.0
转录组分析报告
转录组分析报告介绍转录组分析是研究基因组中转录过程的研究领域。
通过转录组分析，我们可以了解到在特定条件下细胞中正在转录的所有基因。
这些信息对于理解细胞功能、疾病发展以及生物技术的开发都非常重要。
本报告将介绍转录组分析的一般步骤和常用方法。
步骤一：实验设计转录组分析的第一步是设计实验。
在这个步骤中，我们需要确定要研究的样本类型、实验条件和重复次数。
合理的实验设计可以最大程度地减少误差，并提高结果的可靠性。
步骤二：RNA提取在转录组分析中，我们需要从样本中提取RNA。
RNA是细胞中转录的产物，它可以反映细胞中正在表达的基因信息。
RNA提取的质量和纯度对后续的转录组分析非常重要。
常用的提取方法包括酚氯仿法、磁珠法和硅胶膜法等。
步骤三：RNA测序RNA测序是转录组分析的核心步骤之一。
通过RNA测序，我们可以将RNA样本转化为对应的DNA序列，并确定每个基因的表达水平。
常见的RNA测序技术包括Sanger测序、二代测序和三代测序等。
二代测序技术如Illumina和Ion Torrent等已经成为转录组分析的主流技术。
步骤四：数据预处理RNA测序会产生大量的原始数据，这些数据需要进行预处理以去除噪音和提高数据质量。
数据预处理包括去除低质量的reads、去除接头序列、去除重复序列和过滤低表达基因等。
预处理后的数据可以为后续的分析提供可靠的基础。
步骤五：差异表达基因分析差异表达基因分析是转录组分析的重要环节之一。
通过比较不同条件下基因的表达水平，我们可以找到与特定条件相关的差异表达基因。
常用的差异表达基因分析方法包括DESeq、edgeR和limma等。
这些方法可以帮助我们发现与特定条件相关的生物学过程和信号通路。
步骤六：功能注释和富集分析一旦确定了差异表达基因，我们可以对这些基因进行功能注释和富集分析。
功能注释可以帮助我们了解差异表达基因的功能和参与的生物学过程。
而富集分析可以帮助我们发现差异表达基因在特定功能和通路中的富集情况。
转录组测序结题报告
转录组测序结题报告1．mRNA纯化：抽提得到的总RNA首先利用10U的DNaseI（Ambion，美国）在37℃消化1小时；然后利用Micropoly(A)PuristTM mRNA purification kit（Ambion，美国），进行mRNA纯化：把RNA稀释到250μl的体积，按照Kit的操作步骤（Cat.No:1919）进行；最后得到的mRNA用100μl预热的THE缓冲液洗脱，利用NanoDrop 进行定量。
2．cDNA合成：cDNA合成是在Ng等2005年发表的方法基础上改进而成（文献1，图1）。
第一链cDNA合成利用GsuI-oligo dT作为反转录引物，10μg的mRNA作为模板，用1000 单位的Superscript II reverse transcriptase (Invitrogen，美国)在42℃作用1小时完成；随后利用NaIO4（Sigma，美国）氧化mRNA的5’帽子结构，并连接生物素；通过Dynal M280磁珠（Invitrogen，美国）筛选连接了生物素的mRNA/cDNA，并通过碱裂解释放第一链cDNA；然后通过DNA ligase（TaKaRa，日本）在第一链cDNA的5’末端加上接头，然后通过Ex Taq polymerase (TaKaRa，日本)合成第二链cDNA。
最后通过GsuI酶切去除polyA和5’端接头。
图1. 全长cDNA合成示意图3．cDNA测序：合成的cDNA利用超声仪（Fisher）打断到300-500bp的范围，利用Ampure beads（Agencourt，美国）进行纯化。
随后纯化的cDNA利用TruSeq TM DNA XXmple Prep Kit – Set A (illumina，美国)制备文库，并利用TruSeq PE Cluster Kit (illumina，美国)进行扩增。
最后在illumina机器上进行测序反应。
有参考基因组的转录组生物信息分析模板
有参考基因组的转录组生物信息分析模板转录组是指一些特定生物体在特定时期和特定环境下，在其中一种特定的组织或细胞中所表达的所有基因的mRNA的总和。
转录组测序技术的发展使得我们能够全面了解基因的表达水平和差异，并帮助我们深入探索特定生物体的功能和特性。
本文将为您提供一个转录组生物信息分析的模板，以帮助研究者进行转录组数据分析。
一、质检与预处理1. 检查转录组测序数据的质量，使用FastQC等工具查看测序质量报告。
2. 根据报告，去除测序中存在的接头污染、低质量碱基，以及过短或过长的reads。
3. 使用Trimmomatic等工具进行reads修剪和过滤，保留高质量的reads。
二、比对到参考基因组2. 使用比对软件如Bowtie2、STAR等将reads比对到参考基因组上。
3. 根据比对结果生成BAM/SAM文件，并使用Samtools等工具对文件进行排序和索引。
三、基因表达量估计1. 使用HTSeq、featureCounts等软件对比对结果进行基因表达量估计，生成基因计数矩阵。
2. 将基因计数矩阵导入R或Python环境，进行表达量分析和统计。
3. 使用DESeq2、edgeR等软件对不同样本之间的差异表达基因进行筛选和统计。
四、差异表达基因分析1. 使用DESeq2、edgeR等软件进行差异表达基因分析，确定在不同条件下表达显著变化的基因。
2.使用热图、散点图、MA图等工具可视化差异表达基因的分布和表达模式。
五、注释分析1. 使用生物信息学工具如DAVID、enrichR等进行功能富集和通路分析，找出差异表达基因所涉及的生物学过程和通路。
2. 利用基因本体论（Gene Ontology）和KEGG数据库等进行差异表达基因的功能注释。
六、蛋白质互作网络分析1.将差异表达基因输入蛋白质互作数据库如STRING等，构建差异表达基因的蛋白质互作网络。
2. 使用Cytoscape等工具进行蛋白质互作网络的可视化和分析。
华大基因转录组结题报告(de novo)
2009 年 月 日
华大基因转录组分析（de novo）结题报告
目录
一、 项目信息................................................................ 2 二、 工作流程说明............................................................ 3
Total Length N50 Length Mean Length
59,067,262 1,968 1,260
表 4 补洞后 gap 长度占 scaffold 长度的百分比统计：
Gap Length Percentage (to scaffold) Gap number Gap percentage (to total gaps)
3.2.5 Scaffold-gene表达差异分析
说明：我们利用软件 soap 将不同样本中得到的 Reads 比对到 scaffold-gene 上，获得 scaffold 上 reads 的数目，然后计算 scaffold 在不同样本之间表达差异的 P value，一般
6
华大基因转录组分析（de novo）结题报告
2.1 实验流程说明........................................................... 3 2.2 信息分析流程说明....................................................... 3 三、 项目结果报告............................................................ 4 3.1 数据处理和质控报告..................................................... 4
有参考基因组的转录组生物信息分析模板
v1.0 可编辑可修改一、生物信息分析流程获得原始测序序列(Sequenced Reads)后，在有相关物种参考序列或参考基因组的情况下，通过如下流程进行生物信息分析：二、项目结果说明1 原始序列数据高通量测序(如illumina HiSeq TM2000/MiSeq等测序平台)测序得到的原始图像数据文件经碱基识别(Base Calling)分析转化为原始测序序列(Sequenced Reads)，我们称之为Raw Data或Raw Reads，结果以FASTQ(简称为fq)文件格式存储，其中包含测序序列(reads)的序列信息以及其对应的测序质量信息。
FASTQ格式文件中每个read由四行描述，如下：@EAS139:136:FC706VJ:2:2104:15343:197393 1:Y:18:ATCACGGCTCTTTGCCCTTCTCGTCGAAAATTGTCTCCTCATTCGAAACTTCTCTGT+@@CFFFDEHHHHFIJJJ@FHGIIIEHIIJBHHHIJJEGIIJJIGHIGHCCF其中第一行以“@”开头，随后为illumina 测序标识符(Sequence Identifiers)和描述文字(选择性部分)；第二行是碱基序列；第三行以“+”开头，随后为illumina 测序标识符(选择性部分)；第四行是对应序列的测序质量(Cock et al.)。
illumina 测序标识符详细信息如下：第四行中每个字符对应的ASCII值减去33，即为对应第二行碱基的测序质量值。
如果测序错误率用e表示，illumina HiSeq TM2000/MiSeq的碱基质量值用Qphred表示，则有下列关系：公式一：Qphred = -10log10(e)illumina Casava 版本测序错误率与测序质量值简明对应关系如下：2 测序数据质量评估测序错误率分布检查每个碱基测序错误率是通过测序Phred数值(Phred score, Q)通过公式1phred转化得到，而Phred 数值是在碱基识别(Base Calling)过程中通过一种预测碱基判别发生错误概率模型计算得到的，对应关系如下表所显示：illumina Casava 版本碱基识别与Phred分值之间的简明对应关系测序错误率与碱基质量有关，受测序仪本身、测序试剂、样品等多个因素共同影响。
转录组测序数据分析（有参考基因组）
转录组测序数据分析（有参考基因组）一、数据分析流程二、数据分析内容1. 数据预处理目的：对原始测序数据进行一定程度的过滤。
原理：根据测序接头以及测序质量对原始的测序数据进行预处理，其中，测序质量Q与测序错误E之间的关系如下：结果：对预处理后质量以及碱基分布统计进行统计2. 比对基因组目的：将经过预处理的测序数据与参考基因组进行相似性比对。
原理：Burrower-Wheeler转换算法与splicing比对算法。
1）Burrower-Wheeler转换算法：由于测序数据量非常大，与整条基因组比对所需资源与时间是较为巨大的。
目前，我们采用Burrower-Wheeler(BWT)算法对基因进行建立索引、碱基压缩等过程，这样可以很大程度上加快比对速度，减少比对过程中所需资源。
2）splicing比对算法：即分段比对算法，当某条测序序列位于转录本剪切位点时，也就是这条序列同时属于两个外显子，如果将它与参考基因组进行比对，由于基因组两个外显子之间含有intron区，那么它将无法找到它合适的位置；但是应用分段比对算法就可以将这条测序序列分割变成多段子序列，然后应用这些段子序列与基因组进行比对，这样就可以找到它们真正的位置。
Vps28基因的一个分段比对的结果，蓝线连接的两端即为被分割的子序列，可见此种算法非常的适用于转录组测序。
结果展示：应用比对结果进行一些相关mapping统计，测序饱和度及测序5’，3’ bias统计。
Multi mapping，Unique mapping及Unique gene-body mapping统计。
饱和度分析，当reads达到一定测序量后，基因覆盖率基本达到饱和。
测序3’,5’偏好性统计，测序主要集中于基因bady区，两端偏向性较轻。
3. 基因表达水平研究目的：应用基因组比对结果进行基因定量。
原理：从指定物种基因模型(基因结构)中得到gene、exon、intron以及UTR等位置信息，通过基因组比对结果计算出在不用区域富集片段数目，然后应用RPKM/FPKM标准化公式对富集片段的数量进行归一化。
生物信息学的转录组数据分析
生物信息学的转录组数据分析一、引言转录组是一个生物组织或细胞中所有转录的RNA分子的总和，它反映了基因在特定条件下的表达水平。
转录组数据分析是生物信息学中的一个重要领域，它通过对转录组数据的处理和解读，可以揭示基因的功能和调控机制，以及在疾病发生发展中的作用。
本文将介绍转录组数据分析的基本步骤和方法。
二、数据预处理转录组数据通常以测序的形式存在，因此首先需要进行数据质控和预处理。
数据质控主要包括去除接头序列、低质量序列过滤、去除待测序列污染等步骤，以保证后续分析的准确性和可靠性。
预处理包括剔除低质量碱基、去除接头序列、剪切序列、质量修剪、构建序列库等步骤，以准备分析所需的干净数据。
三、基因表达分析基因表达分析是转录组数据分析的核心内容之一。
它通过比较不同条件下的基因表达水平，揭示基因的差异表达情况。
基因表达分析方法包括差异基因表达分析、基因聚类分析和基因富集分析等。
差异基因表达分析可以筛选出在不同条件下表达显著差异的基因，通过Gene Ontology（GO）和通路富集分析可以进一步了解这些差异基因的功能和相关通路。
四、基因调控网络分析基因调控网络分析是转录组数据分析的另一个重要方面。
它通过挖掘转录因子和靶基因之间的关系，揭示基因调控网络的结构和功能。
基因调控网络分析方法包括共表达网络分析和转录因子-靶基因分析等。
共表达网络分析可以用来发现与特定条件相关的基因模块，而转录因子-靶基因分析可以用来确定重要的转录因子并预测其功能。
五、功能注释与通路分析功能注释和通路分析是转录组数据分析的重要环节。
功能注释用于对差异表达基因进行功能注释，以了解其可能的生物学功能和参与的调控通路。
通路分析则是将差异基因映射到特定通路中，以揭示基因在特定生物学过程中的功能和相互作用关系。
功能注释和通路分析可以辅助我们理解基因调控网络的功能和调控机制。
六、数据可视化数据可视化是转录组数据分析的一个重要环节，它通过图表、散点图、热图等形式展示转录组数据的信息，增强数据分析结果的直观性和可解释性。
转录组结题报告
转录组结题报告一、引言转录组研究是生物科学领域中的重要研究方向之一，其对于基因表达调控、疾病发生机制等方面的理解具有重要意义。
本课题旨在探究某种生物在特定条件下的转录组表达谱，以期为理解其基因表达调控机制提供依据。
二、方法1. 实验材料本实验选取了某种生物在特定条件下的多个组织样本，包括健康组织、病变组织以及药物处理后的组织等。
2. 实验方法（1）RNA提取：采用Trizol法提取样本中的总RNA。
（2）建库：将RNA进行逆转录，构建测序文库。
（3）测序：使用Illumina测序平台进行测序，获取原始数据。
（4）数据分析：对原始数据进行质量控制和数据分析，包括基因表达量、差异表达基因分析等。
三、结果1. 基因表达谱通过对测序数据进行质量控制和数据分析，我们获得了每个样本的基因表达谱。
结果显示，在不同样本中，基因表达水平存在显著差异。
其中，一些基因在特定组织中高表达，而在其他组织中低表达，这些基因可能参与了该组织的特定生物学过程。
2. 差异表达基因分析为了进一步理解基因表达调控机制，我们对不同样本之间的基因表达水平进行了差异表达分析。
结果显示，在健康组织和病变组织之间，有数百个基因的表达水平存在显著差异。
这些基因可能参与了疾病的发生和发展过程。
此外，我们还发现一些基因在药物处理后的表达水平发生了显著变化，表明这些基因可能对药物反应具有潜在影响。
四、讨论本实验通过转录组测序技术，获得了某种生物在特定条件下的转录组表达谱。
通过对表达谱的分析，我们发现了一些可能与疾病发生、药物反应相关的基因。
然而，这些发现仍需进一步验证和深入研究。
例如，可以进一步研究这些基因的表达调控机制、与疾病的关系以及潜在的治疗靶点等。
此外，随着新一代测序技术的不断发展，我们可以更深入地研究转录组学领域的其他问题，如转录本结构、可变剪切等。
五、结论本课题通过转录组测序技术，探究了某种生物在特定条件下的转录组表达谱。
实验结果表明，该生物的基因表达水平在不同样本中存在显著差异，这些差异可能与疾病发生、药物反应等相关。
转录组实验报告结果
一、实验背景随着高通量测序技术的快速发展，转录组测序技术在生物学研究中的应用越来越广泛。
本研究旨在通过转录组测序技术，对某物种某组织在特定生理状态下的基因表达情况进行分析，揭示该物种在特定生理状态下的基因调控机制。
二、实验材料与方法1. 实验材料（1）样品：某物种某组织在特定生理状态下的样品。
（2）测序平台：Illumina HiSeq 2500。
2. 实验方法（1）RNA提取：采用Trizol法提取样品总RNA。
（2）RNA质检：利用NanoDrop 2000和Agilent 2100生物分析仪对RNA进行质检。
（3）cDNA文库构建：采用SMART-seq2技术构建cDNA文库。
（4）测序：利用Illumina HiSeq 2500进行测序。
（5）数据预处理：对原始测序数据进行质量过滤、拼接、去除接头序列等处理。
（6）转录组组装：利用Trinity软件对转录组进行组装。
（7）基因注释：将组装得到的转录本与NCBI RefSeq数据库进行比对，进行基因注释。
（8）基因表达分析：利用DESeq2软件进行差异表达基因（DEG）的筛选和表达量差异分析。
三、实验结果1. 转录组组装通过对测序数据进行组装，共得到12,345个转录本，其中长度大于200nt的转录本有11,275个。
2. 基因注释对组装得到的转录本进行基因注释，共注释到9,987个基因，其中6,872个基因有注释信息。
3. 差异表达基因筛选在特定生理状态下，共筛选出1,568个差异表达基因（DEG），其中上调基因935个，下调基因633个。
4. 差异表达基因功能富集分析对DEG进行GO（基因本体）和KEGG（京都基因与基因组百科全书）富集分析，发现DEG主要参与代谢、信号转导、细胞过程等生物学过程。
5. 差异表达基因共表达网络分析对DEG进行共表达网络分析，发现部分DEG在特定生理状态下具有协同调控作用。
四、结论本研究通过对某物种某组织在特定生理状态下的转录组测序和差异表达基因分析，揭示了该物种在特定生理状态下的基因调控机制。
转录组分析报告
转录组分析报告1. 引言转录组是一组特定生物体细胞或组织中主动转录的所有RNA分子的总和。
转录组分析是通过高通量测序技术，如RNA-seq等，研究生物体在特定生理或病理状态下的基因表达模式和转录水平的变化。
转录组分析在基因功能研究、疾病机制解析和新药研发等领域具有重要应用价值。
2. 实验设计本次实验旨在分析转录组在不同处理条件下的差异表达基因。
我们选取了A和B两个处理组进行对比分析。
每个组别包含3个重复样本，共计6个样本。
样本采集后，我们使用RNA提取试剂盒提取转录组RNA，然后使用Illumina HiSeq平台进行RNA-seq测序。
3. 数据处理3.1 数据质控首先对测序数据进行质量控制，使用FastQC软件分析测序数据的质量分数和碱基分布。
结果显示，测序数据质量良好，无需进行过滤或修剪操作。
3.2 数据预处理在数据预处理过程中，我们主要进行了以下步骤： 1. 使用Bowtie2软件将测序数据比对到参考基因组；bowtie2 -x reference_genome -U input_fastq -S output_sam2.使用Samtools软件将比对结果转换为BAM格式；samtools view -S -b input_sam > output_bam3.使用StringTie软件进行转录本拼接和定量分析；stringtie -G annotation_file -o output_gtf input_bam经过数据预处理后，我们获得了每个基因的表达计数和转录本的FPKM值。
4. 差异表达分析利用DESeq2软件对处理组A和B的差异表达基因进行分析。
在进行差异表达分析之前，我们首先进行了归一化处理，通过计算基因的大小因子来消除测序深度和基因长度之间的偏差。
然后，对处理组A和B之间的基因表达差异进行了t检验，并进行了多重检验校正。
最终，我们选择了在p值<0.05和|log2(fold change)|>1的条件下，认定差异表达基因具有统计学意义。
华大基因转录组结题报告(de novo)
公认 P value 为
时该基因表达差异极显著。
表 6 两个样品之间 Scaffold-gene 表达差异分析：（以结果表格的一部分示例）
2.1 实验流程说明........................................................... 3 2.2 信息分析流程说明....................................................... 3 三、 项目结果报告............................................................ 4 3.1 数据处理和质控报告..................................................... 4
三、 项目结果报告
3.1 数据处理和质控报告
3.1.1 原始测序数据产量
说明：测序的数据产量是合同的重要指标，按合同规定，1 个样品的测序产量(base pairs) 应不少于 1Gb ，该项工作的完成情况见下表：
表 1 测序数据统计结果 Strains Sample A Sample B
Total Reads 17,524,548 17,604,310
3.2.5 Scaffold-gene表达差异分析
说明：我们利用软件 soap 将不同样本中得到的 Reads 比对到 scaffold-gene 上，获得 scaffold 上 reads 的数目，然后计算 scaffold 在不同样本之间表达差异的 P value，一般
6
华大基因转录组分析（de novo）结题报告
结果已审阅，同意交付。
签名：
日期：
年月日
生物信息学中的转录组分析
生物信息学中的转录组分析随着基因测序技术的进步，我们得以更深入地探索基因组和表观基因组的复杂性。
然而，最近几年，转录组测序成为了高通量技术中的一个重要分支，它能够提供基因表达的全面图谱。
转录组测序可产生大量的信息，需要利用生物信息学工具进行分析和解释。
转录组的分析可以帮助我们了解：哪些基因是活跃的，哪些基因受到抑制；哪些基因在特定条件下（例如，发育、感染和药物处理）受到调控，以及许多其他的生物学过程。
转录组分析的步骤转录组测序分为以下步骤：RNA提取、RNA测序、数据质量控制、表达量计算、差异表达分析、通路分析和重复实验验证。
其中差异表达分析是最基础的部分，也是解释转录组结果的重要步骤。
以下是转录组分析的具体步骤：RNA提取转录组测序之前需要从样本中提取RNA，然后将其转录为cDNA，进一步高通量测序分析。
RNA提取是最为关键和复杂的步骤之一，因为RNA易于降解，因此需要遵守严格的标准和实验操作规程。
确保RNA的完整性、质量和纯度以及其百分比高是非常重要的，因为转录组测序的准确性直接取决于RNA的质量。
RNA测序RNA测序分为两种：甲基化RNA测序和非甲基化RNA测序。
甲基化RNA测序可用于检测甲基化基因组的转录程度，这对研究表观遗传学意义非常重要。
非甲基化RNA测序可用于检测不同生物状态下的RNA转录本谱系和表达量。
数据质量控制在确定实验结果之前，需要对测序数据进行质量控制，鉴定序列测序的质量和完备性。
读取长度、Phred值和存活百分比等是衡量序列质量的重要参数。
表达量计算在处理好RNA序列后，就可以通过映射到参考基因组来计算表达量。
表达量通常使用reads per kilobase of exon per million reads (RPKM)来表征。
所得到的表达量数据可以用于后续的差异表达分析。
差异表达分析差异表达分析是用于检测两个组之间的基因表达差异的方法，例如对于治疗组和对照组。
在分析前，需要对表达数据进行归一化处理。
转录组测序结题报告
转录组测序结题报告篇一：转录组测序问题集锦转录组测序问题集锦转录组是某个物种或者特定细胞类型产生的所有转录本的集合，转录组测序(RNA-seq) 是最近发展起来的利用深度测序技术进行转录分析的方法,可以对全转录组进行系统的研究。
Roche GS FLX Titanium 、Illumina Solexa GA IIx和AB SOLID 4均可以对转录组进行测序， Roche GS FLX Titanium与Illumina Solexa GA IIx和AB SOLID 4相比，拥有更长的读长和较小的数据量，适用于表达量较高基因的RNA全长测序。
但是对低表达丰度的基因，可能需要多次测序才能得到足够的数据，成本比较高，而Illumina Solexa GA IIx和AB SOLID 4数据读取量大，能够得到较高的覆盖率，可以较好的降低成本。
若是位置基因组序列的物种，则Roche GS FLX Titanium测序更有优势，其较长的读长便于拼接，获得更好的转录本数据。
转录组测序可以供研究者在转录本结构研究（基因边界鉴定、可变剪切研究等），转录本变异研究（如基因融合、编码区 SNP研究），非编码区域功能研究（Non-coding RNA研究、miRNA前体研究等），基因表达水平研究以及全新转录本发现等方面进行深入研究。
研究转录组的方法有哪些？目前研究转录组的方法主要三种，基于杂交技术的cDNA 芯片和寡聚核苷酸芯片，基于sanger测序法的SAGE (serial analysis of gene expression)、LongSAGE和MPSS(massively parallel signature sequencing)，基于第二代测序技术的转录组测序，又称为RNA-Seq。
转录组测序比其他研究方法有哪些优势?（1）可以直接测定每个转录本片段序列、单核苷酸分辨率的准确度，同时不存在传统微阵列杂交的荧光模拟信号带来的交叉反应和背景噪音问题；（2）灵敏度高，可以检测细胞中少至几个拷贝的稀有转录本；（3）可以对任意物种进行全基因组分析，无需预先设计特异性探针，因此无需了解物种基因信息，能够直接对任何物种进行转录组分析，同时能够检测未知基因，发现新的转录本，并准确地识别可变剪切位点及cSNP，UTR区域。
10x单细胞转录组结题报告
10x单细胞转录组结题报告一、项目背景与目的随着生物技术的飞速发展，单细胞转录组学已成为研究细胞类型、功能及其调控机制的重要手段。
10x Genomics公司作为该领域的佼佼者，其单细胞转录组技术广受关注。
本项目旨在利用10x单细胞转录组技术对某生物样本进行全面深入的分析，揭示其细胞类型的多样性、基因表达特征及其调控网络，为后续研究提供数据支持和理论依据。
二、实验设计与方法1.样本来源与处理：本研究所用样本来源于某生物组织，经过分离、纯化后获得单细胞悬液。
为确保细胞活力和完整性，采用特定的培养基和条件进行培养。
2.单细胞捕获与文库构建：利用10x Genomics公司的Chromium系统对单细胞进行捕获，并进行cDNA文库的构建。
通过特异性引物和PCR扩增，将cDNA 片段连接至含有细胞标签和UMI的测序接头，构建成可用于下游分析的文库。
3.测序与数据分析：采用Illumina测序平台对文库进行测序，获得原始数据。
利用10x Genomics提供的Cell Ranger软件对数据进行质量控制、细胞标签和UMI的识别、基因表达量的定量等分析。
同时，结合其他生物信息学工具和数据库，对数据进行深入挖掘和解读。
三、实验结果与讨论1.数据质量控制：通过对测序数据的分析，我们发现数据质量良好，细胞标签和UMI的识别准确率较高，基因表达量的定量结果可靠。
这为后续分析提供了有力的保障。
2.细胞类型鉴定：通过对基因表达谱的聚类分析，我们鉴定出多种细胞类型，包括已知类型和未知类型。
这些细胞类型在形态、功能及基因表达特征上均有所不同，反映了该生物样本的细胞多样性。
3.基因表达特征与调控网络：针对不同细胞类型，我们进一步分析了其基因表达特征和调控网络。
发现某些关键基因在不同细胞类型中的表达差异显著，可能与细胞的特定功能相关。
同时，我们还构建了基因调控网络，揭示了不同细胞类型中基因之间的相互作用关系。
4.与已有研究的比较：通过与已有研究进行比较，我们发现本研究的结果在细胞类型鉴定、基因表达特征及调控网络等方面均具有一定的创新性和补充性。
转录组有参结题报告模板
转录组生物信息分析结题报告一、建库测序流程1. Total RNA样品检测2. 文库构建3. 库检4. 上机测序二、生物信息分析流程三、项目结果说明1. 原始序列数据2. 测序数据质量评估3. 参考序列比对分析4. 可变剪切分析5. 新转录本预测6. SNP和InDel分析7. 基因表达水平分析8. RNA-seq整体质量评估9. 基因差异表达分析10.差异基因GO富集分析11.差异基因KEGG富集分析12.差异基因蛋白互作网络分析13.DEU分析四、参考文献五、附录1. 文件目录列表2. 软件列表3. Methods英文版4. 结题报告PDF版北京诺禾致源生物信息科技有限公司一、建库测序流程从RNA样品到最终数据获得，样品检测、建库、测序每一个环节都会对数据质量和数量产生影响，而数据质量又会直接影响后续信息分析的结果。
因此，获得高质量数据是保证生物信息分析正确、全面、可信的前提。
为了从源头上保证测序数据的准确性、可靠性，诺禾致源对样品检测、建库、测序每一个生产步骤都严格把控，从根本上确保了高质量数据的产出。
流程图如下：1 Total RNA样品检测诺禾致源对RNA样品的检测主要包括4种方法：(1) 琼脂糖凝胶电泳分析RNA降解程度以及是否有污染(2) Nanodrop检测RNA的纯度（OD260/280比值）(3) Qubit对RNA浓度进行精确定量(4) Agilent 2100精确检测RNA的完整性2 文库构建样品检测合格后，用带有Oligo（dT）的磁珠富集真核生物mRNA（若为原核生物，则通过试剂盒去除rRNA来富集mRNA）。
随后加入fragmentation buffer将mRNA打断成短片段，以mRNA为模板，用六碱基随机引物（random hexamers）合成一链cDNA，然后加入缓冲液、dNTPs和DNA polymerase I合成二链cDNA，随后利用AMPure XP beads纯化双链cDNA。
pjl转录组结题报告
二、生物信息分析服务结果报告2.1 原始数据统计Sample Name Organ Name Total Reads Total Reads Pairs(Paired End)Insert(bp)Read Length (bp)Total Base Pairs (bp) s8_atcgt sepal 5,531,224 2,765,612 18096 530,997,504s8_gtcat leaf 6,768,440 3,384,220 18096 649,770,240s2_atcgt sepal 13,073,446 6,536,723 18076 993,581,896s2_gtcat leaf 14,067,128 7,033,564 18076 1,069,101,728Barcode信息：大岩桐萼片 barcodeatcgt大岩桐叶子 barcodegtcat2.2分析数据统计根据测序产生的序列文件，过滤掉低质量的序列后进行统计Sample Name Organ Name Filtered Reads Filtered Reads Pairs Read Length (bp)Total Filtered Base Pairs (bp) s8_atcgt sepal 4,886,722 2,443,361 96 469,125,312s8_gtcat leaf 5,998,374 2,999,187 96 575,843,904s2_atcgt sepal 10,751,756 5,375,878 76 817,133,456s2_gtcat leaf 12,944,588 6,472,294 76 983,788,6882.3 Solexa数据5’到3’端质量评估如果3’端的碱基质量值比较低，在后面的分析中需要切除3’端低质量碱基后进行分析。
质量分布图说明：1、横坐标数字代表每条read中的碱基位置，如：1代表read中的第一个碱基，依次类推一直到76是 read的最后一个碱基。
基于生物信息学的单细胞转录组测序数据分析
基于生物信息学的单细胞转录组测序数据分析一、背景介绍生物体是由单细胞组合而成的。
不同细胞之间的功能和表型差异是生物体能够发挥多种生命活动的基础。
转录组是指细胞内所有mRNA的集合，反映了各种生物过程的活动状态。
在传统的转录组研究中，研究者通常分离成千上万的细胞进行转录组测序。
由于这种方法不能区分不同细胞的转录组，无法探究单个细胞的表达变化。
随着单细胞转录组测序的出现，研究者可以高精度地分析每个细胞的表达变化情况，分析不同细胞类型、发育阶段、环境和疾病状态下细胞间的异质性。
二、单细胞转录组测序数据分析1. 单细胞分离首先，需要将细胞逐个分离，并将细胞内的mRNA逆转录成单链cDNA。
由于分离时难以避免细胞的一些受损或死亡等问题，所得到的单细胞cDNA库可能存在片段化、降解或者交叉污染等问题，需要考虑在数据质量控制中加以排除。
2. 库制备和测序单细胞cDNA库需要经过几个关键步骤，包括文库构建、深度测序和数据质控等。
文库构建时需要对cDNA进行质量控制，并选择搭载高通量测序平台的文库建造方法进行改良。
深度测序时可以采用Illumina、10xGenomics、SMART-Seq2和MARS-Seq等不同的技术，并分别获得不同的数据质量和覆盖范围。
对于测序数据，要进行合并、修剪、过滤、去重、比对和拼装等环节，处理掉误差和噪音，并准确地分析每个细胞的转录组信息。
3. 质量控制和预处理单细胞测序数据的质量控制是非常关键的一步。
由于细胞质量和cDNA完整性之间的变异性较大，会导致单细胞数据中的很多错误或偏差。
为了更好地研究细胞异质性，需要将数据质量好的细胞筛选出来，排除掉细胞分割或SNP标记差异等导致的科技假阳性。
在数据预处理过程中，需要对测序数据进行 reads 映射，建构基因表达矩阵，进行批次效应纠正、标准化、归一化，还需要使用线性或非线性降维技术，如PCA主成分分析、TSNE t分布邻域嵌入或UMAP联合多项式近似，以降低数据维度，便于后续细胞聚类和可视化分析。
基于生物信息学的转录组分析
基于生物信息学的转录组分析转录组是指特定组织或细胞中所有基因的转录产物，即所有mRNA的总和。
转录组分析是将高通量测序技术与生物信息学方法相结合，对生物体内所有转录产物进行定量测量和全面分析的过程。
这一技术的普及，使得研究者可以更好地理解细胞和组织的转录调控机制，发现新的生物标志物，推动癌症等疾病的诊断和治疗等方面。
一、转录组分析的基本流程转录组分析的流程包括样品获取、RNA提取和纯化、RNA测序、数据处理及分析等几个关键环节。
（1）样品获取：样品的选择非常重要，直接影响到后面的所有步骤和最终结果。
手术切除的组织、血液、细胞培养物等都可以作为转录组检测的样本。
在选择样品时应优先考虑研究的问题和实验的目的，保证实验的可重复性和可比性。
（2）RNA提取和纯化：RNA提取质量的好坏会直接影响到后续测序的准确性和可靠性。
RNA的提取方法主要有两种：有机相分离法（如TRIzol法）和固相分离法（如琼脂糖柱法、磁珠法）。
不同方法的选择应根据样品类型、RNA含量等不同因素而定。
（3）RNA测序：RNA测序分为两种：一种是构建文库后，用二代测序设备进行测序；另一种是直接利用一代测序仪通过合成探针对mRNA的序列进行扩增并进行测序。
目前常用的RNA测序方法有Illumina和Life Technologies Ion Torrent。
（4）数据处理及分析：在RNA序列读取之后，需要完成序列比对、基因表达定量、差异基因筛选等步骤。
对于差异表达基因的进一步分析，可进行富集分析、功能分析、互作网络建立等工作。
二、转录组分析的应用（1）发现新的基因和转录本转录组测序可以实现同时检测所有RNA分子的表达，不但可以放大已知基因的表达，也可以同时检测出不同基因之间共享的转录本。
转录组测序技术可以抓住一些传统的微阵列方法所忽略的新转录本，从而发现能够被忽略的生物学重要性。
（2）发现生物标志物细胞在不同状态下表达的基因不同，因此不同状态下的基因表达谱可以作为生物标志物的来源。
有参转录组结题报告
单位+转录组分析网页版结题报告2016/01/29目录1 项目信息1.1 基本思想1.2 实验流程1.2.1 样本检测1.2.2 文库构建和上机测序1.3 信息分析流程1.4样品信息2 数据过滤2.1 原始数据2.2 数据过滤统计2.3 测序质量分布2.4测序碱基分布3 比对分析3.1 比对率分析3.2 基因区域分布3.3 均一性分析3.4比对文件可视化4 表达量分析4.1 表达量估计4.1.1 表达量分布统计4.1.2 饱和度分析4.1.3 样品实验的聚类4.2 差异表达分析4.2.1 差异表达分析统计结果4.2.2 差异表达基因聚类图4.2.3 差异表达基因统计结果注释5 蛋白互作网络6 功能分析6.1 G O功能分析GO统计6.1.1 差异表达基因的GO6.1.1 差异表达基因的GO富集分析6.1.2 GO6.1.26.2 G O富集D A G图6.3 K E G G通路分析7 可变剪接分析7.1 可变剪切分析7.1.1 可变剪切事件分类和数量统计7.1.2 可变剪切事件结构和表达量7.2 新转录本预测8 变异分析9 附录9.1 参考文献9.2 软件与方法说明9.3 结果目录1 项目信息1.1 基本思想安诺优达转录组测序，基于Illumina测序平台，通过研究某个物种在特定状态或者特定时期下所有的mRNA，针对实际样品信息采用灵活的差异分析策略可以找到生物体不同时期、不同组织或不同个体间差异表达的mRNA，再通过软件进行功能注释，最终可以得到mRNA在生物体中参与生命活动的清晰生物信息图谱。
1.2 实验流程1.2.1 样本检测安诺优达对总RNA的样本检测包括以下3种方法：（1）1%的琼脂糖电泳检测RNA样品是否有降解以及杂质；（2）凯奥K5500分光光度计检测样品纯度（凯奥，北京）；（3）安捷伦2100 RNA Nano 6000 Assay Kit（Agilent Technologies, CA, USA）检测RNA样品的完整性和浓度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
转录组有参考基因组生物信息分析结题报告获得原始测序序列（Sequenced Reads）后，并且其相应的基因组参考序列( Reference Genome )可以获得的情况下，可以用有参考基因组信息分析流程对数据进行详细的分析，分析流程图如下：1. 原始序列数据高通量测序（如Illunima HiSeq TM2000/ Miseq等测序平台）测序得到的原始图像数据文件经碱基识别（Base Calling）分析转化为原始测序序列（Sequenced Reads），我们称之为Raw Data或Raw Reads，结果以FASTQ（简称为fq）文件格式存储，其中包含测序序列（reads）的序列信息以及其对应的测序质量信息。
测序样品中真实数据随机截取结果如下：@HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1202:2188 1:N:0:GCCAAT CGGATGATCTTCTTAATCTCTCCTTGCATAGTTATGAAACAGTCCGTGGACTTGCTGGAAAATCTCTCTTGAAGATGATGAAGAGATGGCCCTCTACAAT +CCCFFFDFFHHHHJJJJJIJIGGGIGICIGIIJEIIJIIJJI@DHEDHECFGGAHGGJGHIICGEEIEHGGGIECEEHH@HE>C@EBBE@CCDDCCCDDC @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1237:2217 1:N:0:GCCAAT GAAGGTGAGTCTGAGGAGGCCAAGGAGGGAATGTTTGTGAAAGGATATGTCTACTAAGATATTAGAAAGTATGTACTACTACTACTACTACATGTTTTCA +@@@FDADDFDHFHIIIDHIIJJJGICGGGCGHGFIGHBHEHHGI;BDHHCFGCHIIIIEHGIGHHIJJE7??ACHCDFFFFFEEECCEE>C>ACCCDC>@ @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1382:2195 1:N:0:GCCAAT TTTTGCAACAATGGCTTCCACCATGATGACTACTCTACCACAGTTCAATGGACTCAAACCCCAACCTTTCTCAGCTTCTCCAATTCAAGGCTTGGTGGCA +@@@DD3DDFFFF:CDGI@GIEEDH<F49C?EGFBF9?FF?C@BFEFGIII3BDDFFIIG7FFFIIBEFFIFDC3ACBDDDBD@>@AAD;;;@@####### @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1255:2239 1:N:0:GCCAAT CGGATTTTCAAGGGCCGCCGGGAGCGCACCGGACACCACGCGACGTGCGGTGCTCTTCCAGCCGCTGGACCCTACCTCCGGCTGAGCCGATTCCAGGGTG +CCCDFFFFHHH?FHIIIJJJJJIGBEHHJJBHBDDCDAC??@@BDBBBBD8BDDCDDACC@A?@BBB@<<CB?CB<AD?9<B@>(8>?395?4:(:<@## @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1423:2239 1:N:0:GCCAAT CTTGTATTGCTCTCCCACAACCCCGTTTTCACGGTTTAGGCTGCTCCCATTTCGCTCGCCGCTACTACGGGAATCGCTTTTGCTTTCTTTTCCTCTGGCT +CCCFDFFFHHHHHJJIJJJJJIJJGGIHIIGIIJGIGGIJJGGGJGIJ>FGIIGHGGBEHBCCBBDDD@BB@@<AABDDBCACDCDACDCD@:>@C::@C2.测序数据质量评估2.1 测序错误率分布检查测序错误率与碱基质量有关，受测序仪本身、测序试剂、样品等多个因素共同影响。
通常测序序列（Sequenced Reads）5’端前几个碱基的错误率相对较高，随着序列的延伸，3’端碱基错误率会不断升高，这是由高通量测序的技术特点决定的。
项目结果见图1。
图1测序错误率分布图横坐标为reads的碱基位置，纵坐标为单碱基错误率。
其中前100个碱基位置为双端测序序列的第一端测序Reads的分布情况，随后100bp是另一端测序reads的分布情况。
2.2 A/T/G/C含量分布检查对于RNA-seq来说，因随机性打断及G/C和A/T含量分别相等的原则，理论上GC及AT含量每个测序循环上应分别相等，且整个测序过程稳定不变，呈水平线。
项目结果见图2。
图2GC含量分布图横坐标为reads的碱基位置，纵坐标为单碱基所占的比例。
不同颜色代表不同的碱基类型2.3 测序数据过滤测序得到的原始测序序列（Sequenced Reads）或者raw reads，里面含有带接头的、低质量的reads，为了保证信息分析质量，必须对raw reads过滤，得到clean reads，后续分析都基于clean reads。
项目结果见图3。
图３原始数据过滤结果2.4 测序数据质量情况汇总样品测序产出数据质量评估情况详见表1。
表1数据产出质量情况一览表Sample Raw reads Clean reads Bases Error(%) Q20(%) Q30(%) GC(%) Dup(%) TS-1_1 48900437 48857403 4.89G 0.03 98.24 94.22 43.69 79.61 TS-1_2 48900437 48857403 4.89G 0.03 96.96 91.59 43.68 78.21 TS-2_1 50753113 50709069 5.07G 0.03 98.26 94.3 43.41 79.26 TS-2_2 50753113 50709069 5.07G 0.03 97.11 91.92 43.44 77.83 TR-3_1 37877095 37819080 3.78G 0.03 97.41 92.21 47.79 82.78 TR-3_2 37877095 37819080 3.78G 0.04 95.91 89.18 47.81 81.45 TR-5_1 55854530 55791168 5.58G 0.03 97.9 93.38 45.57 81.97 TR-5_2 55854530 55791168 5.58G 0.03 96.66 90.83 45.54 80.75Raw Reads：由测序得到的原始图像数据经base calling 转化而来的原始序列reads。
Clean reads：将Raw Reads过滤得到的reads。
Bases (Clean bases)：过滤得到的数据的总碱基数。
Error (Error rate)：指测序错误率，与碱基质量值之间有一定的对应关系。
Q20：测序错误率≤1%的碱基数目比例。
Q30：测序错误率≤0.1%的碱基数目比例。
GC content：G+C的数量占总的碱基数量的百分比。
Dup (Duplication level)：重复的reads数占总reads数的比例。
3.参考序列比对分析3.1RNA-Seq reads参考基因组比对统计如果参考基因组选择合适并且相关实验不存在污染的情况下，实验所产生的测序序列的定位的百分比正常情况下会高于70% (Total Mapped Reads or Fragments)，其中具有多个定位的测序序列(Multiple Mapped Reads or Fragments)占总体的百分比通常不会超过10%。
项目结果见表2。
表2 参考基因组比对的统计情况一览表Sample name TS1 TS2 TR3 TR5Total reads 97714806 101418138 75638160 111582336Total mapped 88921431(91%) 92225043 (90.94%) 54554812 (72.13%) 91773760 (82.25%)Multiple mapped 961182 (0.98%) 1053580 (1.04%) 1422941 (1.88%) 1481392 (1.33%)Uniquely mapped 87960249 (90.02%) 91171463 (89.9%) 53131871 (70.24%) 90292368 (80.92%) Read-1 44157413 (45.19%) 45745753 (45.11%) 26677577 (35.27%) 45296200 (40.59%)Read-2 43802836 (44.83%) 45425710 (44.79%) 26454294 (34.97%) 44996168 (40.33%) Reads map to '+' 43944185 (44.97%) 45558208 (44.92%) 26479698 (35.01%) 45055089 (40.38%)Reads map to '-' 44016064 (45.05%) 45613255 (44.98%) 26652173 (35.24%) 45237279 (40.54%)Non-splice reads 64211264 (65.71%) 67345511 (66.4%) 42758444 (56.53%) 68211989 (61.13%)Splice reads 23748985 (24.3%) 23825952 (23.49%) 10373427 (13.71%) 22080379 (19.79%)77892308 (79.71%) 82296934 (81.15%) 45364262 (59.98%) 80126002 (71.81%) Reads mapped inproper pairs3.2RNA-Seq reads参考基因组比对分布图定位到基因组上的测序序列分布统计，用于检测测序序列基因组上的来源。
项目结果见图4。
图４RNA-Seq 测序得到的reads比对到参考基因组不同区域上的分布情况3.3RNA-Seq reads参考序列密度分布图对定位到基因组上的测序序列完成染色体密度分布统计，用于检测染色体上测序序列分布的异常情况。