G测序数据
个样本数据
篇研究相关文献
篇影响因子10分以上文献
共表达分析中,整合大量相关公共样本测序数据,可构建出相较于常规样本量下可靠度更高的基因共表达网络,从而基于该网络进行更加准确的后续分析:a)预测目标转录因子的下游调控基因、目标调控网络中的关键转录因子;b)预测ncRNA与mRNA之间的靶向关系;c)基于网络中已知功能基因推测同网络中其他功能未知基因功能;d) 将每个共表达模块分别作为一个整体,计算其与各组织或各发育时间点之间的相关性,建立各组织相关或各时期相关基因表达网络……
[1] Wisecaver JH et al. A Global Coexpression Network Approach for Connecting Genes to Specialized Metabolic Pathways in Plants. Plant Cell. 2017
[2] Wen Z et al.Expression profiling and functional annotation of noncoding genes across 11 distinct organs in rat development. Sci Rep. 2016
研究某一类基因的转录水平在不同处理下(或不同组织部位间、或不同发育时间点等)的变化规律,可整合多个类似研究中的公共测序数据来共同揭示该变化规律,使结果更加可靠。
[1] Patil G. et al. Soybean (Glycine max) SWEET gene family: insights through comparative genomics, transcriptome profiling and whole genome re-sequence analysis. BMC Genomics. 2015
[2] Matthijs M et al.Profiling of the Early Nitrogen Stress Response in the Diatom Phaeodactylum tricornutum Reveals a Novel Family of RING-Domain Transcription Factors. Plant Physiol. 2016
1. 整合同一物种公共测序数据,构建物种完备转录本序列参考集,用于后续功能分析。
Iyer MK et al. The landscape of long noncoding RNAs in the human transcriptome. Nat Genet. 2015
2. mRNA-ncRNA联合分析中,利用公共数据补充其中一种类型的RNA测序数据。
Liu X et al. MicroRNA-mRNA regulatory networking fine-tunes the porcine muscle fiber type, muscular mitochondrial respiratory and metabolic enzyme activities. BMC Genomics. 2016
(折合20元/G)
条绵羊基因功能信息
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