HiSeq4000或者XTEN, PE150

l  有参考基因组真核生物分析：

上图中展示的为常规分析的内容，部分内容需要在报告出具且与老师沟通后执行；
部分高级分析内容请点击“生物信息分析”；
定制分析请与业务人员沟通，安排合适的分析人员进行交流。
l  无参考基因组真核生物分析：

上图中展示的为常规分析的内容，部分内容需要在报告出具且与老师沟通后执行；
部分高级分析内容请点击“生物信息分析”；
定制分析请与业务人员沟通，安排合适的分析人员进行交流。
l  部分结果展示：

箱线图

相关性分析

PCA分析

样本间聚类

样本相关性热图

火山图
Gene ontology分类图

1.       转录组测序需要多大的测序量才能足够？
    转录组测序前，需要对物种转录组的大小进行评估，评估方法如下：
    对于有参考基因组的物种，可以分析基因组信息，统计编码基因的个数，及其碱基数，从而估计物种转录组的大小，另外可以查询相关或相近物种转录组研究的文献，作为参考。对于无参考基因组的物种则只能参考相近物种的转录组大小。
转录组测序所需的测序量随研究目的的不同而有所差异。目前，为保证数据分析结果的可靠性和准确性，推荐转录组测序采用最低4Gb clean data进行后续分析，如果想检测到低丰度的转录本推荐采用10Gb 以上clean data。
攸归生物整理出常见物种推荐测序量表格，需要的老师可写邮件至service@orizymes.com索取。
2.       是否需要生物学重复？重复几次？
生物学重复的设置是实验设计中一个不可或缺的部分。设置生物学重复的目的主要包括如下两个：1通过重复样品的平均值得到更准确的测量结果；2计算样品群体的方差，从统计学方法上判断两组样品质检的差异是否具有显著性。在设计实验时如果没有生物学重复或者生物学重复数量不够，就不能得到有统计意义的实验结果，获得的差异表达基因很可能仅仅是少数个体差异的表现，而不能反映群体的本质特征。所以实验中设计合理数量的生物学重复是非常重要的。
早期基于高通量测序的组学研究（如RNA-seq），可以不设置生物学重复，或通过将若干生物学重复混合为一个样本后测序的策略，来部分弥补个体差异的影响（如 BMC genomics等SCI期刊上的相关研究普遍采取这个策略）。随着测序价格不断下降，对多个生物重复样本的单独进行测序也逐渐成为高通量测序项目的趋势。2011年7月Hansen发表的文章表明生物学差异是基因自身表达的特性，与检测技术的选择以及数据处理的方式无关。如果不设生物学重复，高影响因子的杂志可能会因此而拒稿。
3.       每组样本应该设置几组生物学重复？
实际应用中，对于重复数目的选取主要考虑以下两个方面：1取样误差；2基因差异的大小。在各种生物学材料中，样本间误差值由低至高依次为培养细胞、动植物组织、人体正常细胞，最后是人体肿瘤组织(往往需要取到6-8重复及以上)。对于样本间误差大、基因差异小的情况应适当增加重复样品的数量。
对于您设计的这个实验，您认为样本间的误差是比较小的，可以适当减少重复的数量。建议您最好能够设置至少3个生物学重复，原因如下：

1. 统计学上一般是认为3个及以上生物学重复计算出来的统计学差异才有意义，如果您仅设计2个生物学重复，在后续发文章时，很可能会因为生物学重复设置不够被编辑质疑；
2. 开始没有设生物学重复或者设两个生物学重复，后续分析或者写文章的过程中发现需要补生物学重复，这种情况下，由于不是一批实验，不同批次实验材料之间误差和系统误差都会变大，结果肯定是没有同一批次做出来的结果准确和漂亮。
3. 很多分析必须在设3个及以上生物学重复的时候才能进行。您以后可能会利用这一批数据进行深层挖掘，比如共表达分析，miRNA-mRNA关联，甲基化-mRNA关联，lncRNA靶基因预测、各种组学联合等等分析，那么这些分析很多都是基于至少三重复的基础上进行的。

更多信息可以与我公司业务人员联系或者写邮件至service@orizymes.com咨询。

此处为内容5

此处为内容6