服务概览
转录组分析
围绕明确的实验设计处理已有 RNA 测序数据，先检查数据和样本结构，再完成表达定量、统计比较与功能解读，使每个关键结论都能追溯到相应结果表和分析参数。
标准化 RNA 测序数据质控与表达定量流程差异表达和功能富集分析环境统计计算与生物信息学可视化平台
生物信息学分析
转录组分析
Transcriptome Data Analysis
应用领域
应用领域
01 药物处理前后基因表达变化分析
02 疾病与对照样本差异表达研究
03 候选靶标与生物标志物筛选
04 信号通路和生物学过程解析
05 样本分型与表达特征比较
06 已有 RNA 测序数据再分析
技术方法
技术方法
01
数据检查与表达定量
- 核对测序数据、参考基因组版本和样本分组信息
- 评估碱基质量、接头污染、比对或定量结果及表达分布
- 生成基因或转录本层面的标准化表达矩阵
02
统计比较与功能分析
- 根据实验设计建立组间比较和协变量模型
- 开展差异表达、样本相关性和主成分分析
- 对差异基因进行功能富集、通路分析和基因集解读
03
结果整理与可视化
- 绘制表达热图、火山图、聚类图和功能富集图
- 整理关键基因、通路和分组差异的证据链
- 交付分析参数、结果表、图件和可复现分析记录
服务信息
服务信息
样品要求
- 提供 FASTQ 文件、表达矩阵或其他可用的转录组数据
- 提供物种、参考基因组和基因注释版本信息
- 提供样本分组、批次、处理条件及其他实验元数据
- 说明核心研究问题、比较方案和关注的基因或通路
周期与质控
项目周期根据样本数量、数据质量、比较设计和分析深度评估后确认。
- 记录原始数据质量、比对或定量统计及异常样本提示
- 检查样本相关性、分组结构和潜在批次效应
- 对统计模型、筛选阈值和注释版本进行完整记录
- 保留分析参数、中间结果和可复现运行信息
交付结果
可交付结果
- 数据质量评估与样本概览
- 标准化表达矩阵和差异表达结果表
- 功能富集、通路分析和关键基因列表
- 可编辑图表、分析报告与方法参数记录
常见问题
常见问题
转录组分析是否包含样品处理、建库和测序？
本服务聚焦数据分析，接收 FASTQ、表达矩阵及配套元数据，不包含样品处理、建库和测序。若只有生物样品，需要先确认数据获取方案。
只有表达矩阵可以开展分析吗？
可以，但可开展的质量评估和重新定量范围会受到限制。建议同时提供矩阵生成方法、注释版本和完整样本信息。
批次效应如何处理？
项目会先评估批次与生物分组是否混杂，再根据实验设计选择统计建模或校正策略，并在报告中保留处理依据和前后对比。