t-DEG（转录组差异表达基因深度分析）

 本公司采用自主研发与成熟开源软件相结合的方式构建了专业高效的生物信息分析流程，对您获得的海量RNA-seq序列的质量、特征等重要信息进行图形可视化；对两个以上生物学样本之间的差异表达基因进行可信分析；对差异表达所揭示出的重要科学问题进行中肯分析；让您快速“发现”所关注生物学问题，医学问题和农业问题的答案。

我们的流程：

1.   Pretreatment（有效序列Reads提取）

l  高通量测序质量评估，获得测序有效读长。

l  剔除每条序列中的index序列和adaptor序列。

l  获得有效序列总数。

2.   Mapping (全基因组定位)：让您“看见”自己样品中mRNA和ncRNA的分布状态。

l  Read mapping: total mapped, unique mapped, multiple mapped.

l  Genomic distribution of the mapped reads。包括不同基因区域分布分析：

（1）mRNA and ncRNA region

      （2）sense and antisense region

      （3）5’UTR, CDS, 3’UTR, intron, intergenic region

3.   mRNA coverage analysis（mRNA覆盖度分析 ）：让您“看见”自己样品中mRNA的质量和特征。

l  盒须图分析mRNA不同区的reads coverage，以intron区作对照。

l  Reads 在均一化的mRNA上的分布图。

4.   Expression analysis (mRNA 表达量分析)：让您“看见”自己样品中每个基因的表达量。

l  通过严格的标准化获得您样品中每个基因的可信表达丰度，并且全部提交给您。

l  免费提供10个您所感兴趣基因的“有效reads在全基因上分布情况的可视化图“。

l  根据表达丰度对您样品中的基因分布趋势进行可视化。

5.   DEG analysis（差异表达分析）：让您“发现”自己的实验组与对照组样品中相应的差异表达基因，及其它们所在的生物学通路，帮助您“揭示”自己所感兴趣生物学、医学和农业问题的答案。

l  不同的实验样品与对照样品对比，获得高可信度的差异表达基因。

l  对差异表达的基因进行功能聚类分析。

l  根据功能聚类，从您前期的研究成果和您研究领域的最新进展“挖掘出”您感兴趣问题的答案。

6.   Co-DEG analysis（共差异表达分析）：让您“发现”不同实验组样品中基因表达共同发生变化的趋势，所在的生物学通路，帮助您快速“揭示”自己所感兴趣生物学、医学和农业问题的答案。

l  在DEG分析的基础上，对三个以上的生物学样品根据需要进行共差异分析。

l  发现共同变化基因。包括同向变化（共同上调，共同下调）和异向变化。根据同向调控趋势“揭示”不同实验样品之间内在的联系。

l  对差异表达的基因进行功能聚类分析。

l  根据功能聚类，从您前期的研究成果和您研究领域的最新进展“挖掘出”您感兴趣问题的答案。

7.   为客户提供DEG和Co-DEG结果的验证策略。

8.   为客户提供5和6中所揭示出来的内在生物学规律和机制的验证方案。

我们的承诺：

l  提交您专业的项目结题报告。

l  两个生物学样品分析完成时间一般为5-7个工作日。

l  三个生物学样品分析完成时间一般为6-9个工作日。

您需要提供的样品：

如果您的RNA-seq过程不是在本公司完成，请您提供原始测序数据，样品介绍，以及您的项目需求。分析结果的可信度和深度依赖于您的测序质量和有效reads的数量。

您可以期待超值礼物在您的项目结题报告中

l  我们将针对每一个高级分析流程，为您输出高质量的专业结果展示图片和图表，每个结果予以严谨专业的中英文对照说明。

l  我们针对分析获得的结果，您提供的前期实验结果以及相关领域的研究进展，揭示出至少一个重要的基因表达和调控规律。并用严谨的科学论述方式展示给您。让您体会一流专业的惬意。