Total RNA-seqは、lncRNAのような調節分子を含むmRNAを超えたRNAの全景を捉え、遺伝子発現と調節の包括的な見解を提供します。これにより研究者は、新規転写産物の発見、選択的スプライシングの調査、条件間における発現変化の解析、疾患研究・薬物応答・発生生物学などの分野における機能メカニズムの解明が可能となります。
ノボジーンのTotal RNA-seqソリューションは、優れた感度を実現する最適化されたライブラリ調製プロトコルと、完全なバイオインフォマティクスパイプラインを統合しています。正確なストランド由来の特定からlncRNA-mRNA調節ネットワーク解析まで、合理化されたエンドツーエンドワークフローを通じて実用的な知見を提供します。
最小限の出発原料で、ハイスループットかつ高精度なデータ（Q30 ≥ 85%）を実現
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数千件のプロジェクトと高インパクトな論文をサポートした豊富な経験を活用
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同定、定量、変動発現解析のための包括的ソリューションを提供
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専門チームによるカスタマイズされた論文掲載品質の結果を提供
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最小限の出発原料で、ハイスループットかつ高精度なデータ（Q30 ≥ 85%）を実現
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数千件のプロジェクトと高インパクトな論文をサポートした豊富な経験を活用
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同定、定量、変動発現解析のための包括的ソリューションを提供
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専門チームによるカスタマイズされた論文掲載品質の結果を提供
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total RNA-seqは、コーディングRNAとノンコーディングRNAの両方をキャプチャーすることでトランスクリプトームの深い理解を可能にし、幅広い研究と臨床的発見を実現します。
既知および新規転写産物のプロファイリング、発現変化の特定、トランスクリプトーム全体の配列変異検出を実現
既知および新規転写産物のプロファイリング、発現変化の特定、トランスクリプトーム全体の配列変異検出を実現
包括的なRNA発現解析とlncRNA解析による、疾患診断・分類・治療反応のバイオマーカーの発見
包括的なRNA発現解析とlncRNA解析による、疾患診断・分類・治療反応のバイオマーカーの発見
RNA-RNAおよびRNA-遺伝子相互作用を予測、調節標的と機能的パスウェイの解明
RNA-RNAおよびRNA-遺伝子相互作用を予測、調節標的と機能的パスウェイの解明
コーディングRNAとノンコーディングRNA間の調節関係を調査、遺伝子発現ネットワークと分子メカニズムの理解
コーディングRNAとノンコーディングRNA間の調節関係を調査、遺伝子発現ネットワークと分子メカニズムの理解
total RNA-seqは、コーディングRNAとノンコーディングRNAの両方をキャプチャーすることでトランスクリプトームの深い理解を可能にし、幅広い研究と臨床的発見を実現します。
既知および新規転写産物のプロファイリング、発現変化の特定、トランスクリプトーム全体の配列変異検出を実現
既知および新規転写産物のプロファイリング、発現変化の特定、トランスクリプトーム全体の配列変異検出を実現
包括的なRNA発現解析とlncRNA解析による、疾患診断・分類・治療反応のバイオマーカーの発見
包括的なRNA発現解析とlncRNA解析による、疾患診断・分類・治療反応のバイオマーカーの発見
RNA-RNAおよびRNA-遺伝子相互作用を予測、調節標的と機能的パスウェイの解明
RNA-RNAおよびRNA-遺伝子相互作用を予測、調節標的と機能的パスウェイの解明
コーディングRNAとノンコーディングRNA間の調節関係を調査、遺伝子発現ネットワークと分子メカニズムの理解
コーディングRNAとノンコーディングRNA間の調節関係を調査、遺伝子発現ネットワークと分子メカニズムの理解
サンプル量は参考値です。以下をダウンロードしてご確認ください。詳細については、サンプル要件をダウンロードしてご確認ください。カスタマイズされたご要望についてはお問い合わせください。
| ライブラリタイプ | サンプルタイプ | サンプル量 | RIN | 純度 (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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| ライブラリタイプ | サンプルタイプ | サンプル量 | RIN | 純度 (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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| ライブラリタイプ | サンプルタイプ | サンプル量 | RIN | 純度 (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
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| シーケンスプラットフォーム | Illumina NovaSeq システム |
|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
total RNA-seqのワークフローは、サンプル調製と品質管理から始まります。ターゲットの転写産物を濃縮するためリボソームRNA（rRNA）を除去します。断片化されたRNAは逆転写によりcDNAに変換されます。ストランド特異的ライブラリ（ストランドライブラリ、ディレクショナルライブラリとも呼ばれる）を調製し、イルミナプラットフォーム上でペアエンド150bp仕様を用いてシーケンスを実施します。続く処理では確立されたノボジーンパイプラインに従い、最高品質の結果を保証します。ご要望に応じてカスタマイズされたバイオインフォマティクスソリューションも提供可能です。
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| シーケンスプラットフォーム | Illumina NovaSeq システム |
|---|---|
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|---|---|
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total RNA-seqのワークフローは、サンプル調製と品質管理から始まります。ターゲットの転写産物を濃縮するためリボソームRNA（rRNA）を除去します。断片化されたRNAは逆転写によりcDNAに変換されます。ストランド特異的ライブラリ（ストランドライブラリ、ディレクショナルライブラリとも呼ばれる）を調製し、イルミナプラットフォーム上でペアエンド150bp仕様を用いてシーケンスを実施します。続く処理では確立されたノボジーンパイプラインに従い、最高品質の結果を保証します。ご要望に応じてカスタマイズされたバイオインフォマティクスソリューションも提供可能です。
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total RNA-seqのワークフローは、サンプル調製と品質管理から始まります。ターゲットの転写産物を濃縮するためリボソームRNA（rRNA）を除去します。断片化されたRNAは逆転写によりcDNAに変換されます。ストランド特異的ライブラリ（ストランドライブラリ、ディレクショナルライブラリとも呼ばれる）を調製し、イルミナプラットフォーム上でペアエンド150bp仕様を用いてシーケンスを実施します。続く処理では確立されたノボジーンパイプラインに従い、最高品質の結果を保証します。ご要望に応じてカスタマイズされたバイオインフォマティクスソリューションも提供可能です。
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|---|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
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|---|---|
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|---|---|
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| シーケンスプラットフォーム | Illumina NovaSeq システム |
|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
total RNA-seqのワークフローは、サンプル調製と品質管理から始まります。ターゲットの転写産物を濃縮するためリボソームRNA（rRNA）を除去します。断片化されたRNAは逆転写によりcDNAに変換されます。ストランド特異的ライブラリ（ストランドライブラリ、ディレクショナルライブラリとも呼ばれる）を調製し、イルミナプラットフォーム上でペアエンド150bp仕様を用いてシーケンスを実施します。続く処理では確立されたノボジーンパイプラインに従い、最高品質の結果を保証します。ご要望に応じてカスタマイズされたバイオインフォマティクスソリューションも提供可能です。
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| シーケンスプラットフォーム | Illumina NovaSeq システム |
|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
total RNA-seqのワークフローは、サンプル調製と品質管理から始まります。ターゲットの転写産物を濃縮するためリボソームRNA（rRNA）を除去します。断片化されたRNAは逆転写によりcDNAに変換されます。ストランド特異的ライブラリ（ストランドライブラリ、ディレクショナルライブラリとも呼ばれる）を調製し、イルミナプラットフォーム上でペアエンド150bp仕様を用いてシーケンスを実施します。続く処理では確立されたノボジーンパイプラインに従い、最高品質の結果を保証します。ご要望に応じてカスタマイズされたバイオインフォマティクスソリューションも提供可能です。
コーディング可能性解析は、lncRNAを他の転写産物と区別する重要なステップです。信頼性の高い分類を実現するコンセンサス手法を用いて、CPC、CNCI、Pfamを含む複数の確立されたアルゴリズムからの予測を統合します。
lncRNAとmRNAの特徴的な違い明らかにするよう、転写産物の長さ、エクソン数、ORF長といった主要な構造的特徴を比較します。
本図はサンプル間における発現レベルを示し、x軸はサンプル名、y軸はlog₁₀(FPKM+1)値を表します。
ボルケーノプロットはサンプル間の発現量差を可視化し、x軸はlog₂フォールドチェンジ、y軸は統計的有意性（-log₁₀ p値）を示します。
変動発現遺伝子は発現パターン（行-正規化）に基づき階層的クラスタリングで分類されます。ヒートマップは類似プロファイルの遺伝子またはサンプルをグループ化し、直感的な可視化を実現します。
コーディング可能性解析は、lncRNAを他の転写産物と区別する重要なステップです。信頼性の高い分類を実現するコンセンサス手法を用いて、CPC、CNCI、Pfamを含む複数の確立されたアルゴリズムからの予測を統合します。
lncRNAとmRNAの特徴的な違い明らかにするよう、転写産物の長さ、エクソン数、ORF長といった主要な構造的特徴を比較します。
本図はサンプル間における発現レベルを示し、x軸はサンプル名、y軸はlog₁₀(FPKM+1)値を表します。
ボルケーノプロットはサンプル間の発現量差を可視化し、x軸はlog₂フォールドチェンジ、y軸は統計的有意性（-log₁₀ p値）を示します。
変動発現遺伝子は発現パターン（行-正規化）に基づき階層的クラスタリングで分類されます。ヒートマップは類似プロファイルの遺伝子またはサンプルをグループ化し、直感的な可視化を実現します。
コーディング可能性解析は、lncRNAを他の転写産物と区別する重要なステップです。信頼性の高い分類を実現するコンセンサス手法を用いて、CPC、CNCI、Pfamを含む複数の確立されたアルゴリズムからの予測を統合します。
lncRNAとmRNAの特徴的な違い明らかにするよう、転写産物の長さ、エクソン数、ORF長といった主要な構造的特徴を比較します。
本図はサンプル間における発現レベルを示し、x軸はサンプル名、y軸はlog₁₀(FPKM+1)値を表します。
ボルケーノプロットはサンプル間の発現量差を可視化し、x軸はlog₂フォールドチェンジ、y軸は統計的有意性（-log₁₀ p値）を示します。
変動発現遺伝子は発現パターン（行-正規化）に基づき階層的クラスタリングで分類されます。ヒートマップは類似プロファイルの遺伝子またはサンプルをグループ化し、直感的な可視化を実現します。
コーディング可能性解析は、lncRNAを他の転写産物と区別する重要なステップです。信頼性の高い分類を実現するコンセンサス手法を用いて、CPC、CNCI、Pfamを含む複数の確立されたアルゴリズムからの予測を統合します。
lncRNAとmRNAの特徴的な違い明らかにするよう、転写産物の長さ、エクソン数、ORF長といった主要な構造的特徴を比較します。
本図はサンプル間における発現レベルを示し、x軸はサンプル名、y軸はlog₁₀(FPKM+1)値を表します。
ボルケーノプロットはサンプル間の発現量差を可視化し、x軸はlog₂フォールドチェンジ、y軸は統計的有意性（-log₁₀ p値）を示します。
変動発現遺伝子は発現パターン（行-正規化）に基づき階層的クラスタリングで分類されます。ヒートマップは類似プロファイルの遺伝子またはサンプルをグループ化し、直感的な可視化を実現します。
当社のプラットフォームは、
プロジェクト設計からデータ納品まで、お客様固有の実験ニーズに合わせたソリューションを提供し、シームレスな体験を実現します。
Total RNA-seqは、lncRNAのような調節分子を含むmRNAを超えたRNAの全景を捉え、遺伝子発現と調節の包括的な見解を提供します。これにより研究者は、新規転写産物の発見、選択的スプライシングの調査、条件間における発現変化の解析、疾患研究・薬物応答・発生生物学などの分野における機能メカニズムの解明が可能となります。
ノボジーンのTotal RNA-seqソリューションは、優れた感度を実現する最適化されたライブラリ調製プロトコルと、完全なバイオインフォマティクスパイプラインを統合しています。正確なストランド由来の特定からlncRNA-mRNA調節ネットワーク解析まで、合理化されたエンドツーエンドワークフローを通じて実用的な知見を提供します。
最小限の出発原料で、ハイスループットかつ高精度なデータ（Q30 ≥ 85%）を実現
最小限の出発原料で、ハイスループットかつ高精度なデータ（Q30 ≥ 85%）を実現
数千件のプロジェクトと高インパクトな論文をサポートした豊富な経験を活用
数千件のプロジェクトと高インパクトな論文をサポートした豊富な経験を活用
同定、定量、変動発現解析のための包括的ソリューションを提供
同定、定量、変動発現解析のための包括的ソリューションを提供
専門チームによるカスタマイズされた論文掲載品質の結果を提供
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最小限の出発原料で、ハイスループットかつ高精度なデータ（Q30 ≥ 85%）を実現
最小限の出発原料で、ハイスループットかつ高精度なデータ（Q30 ≥ 85%）を実現
数千件のプロジェクトと高インパクトな論文をサポートした豊富な経験を活用
数千件のプロジェクトと高インパクトな論文をサポートした豊富な経験を活用
同定、定量、変動発現解析のための包括的ソリューションを提供
同定、定量、変動発現解析のための包括的ソリューションを提供
専門チームによるカスタマイズされた論文掲載品質の結果を提供
専門チームによるカスタマイズされた論文掲載品質の結果を提供
total RNA-seqは、コーディングRNAとノンコーディングRNAの両方をキャプチャーすることでトランスクリプトームの深い理解を可能にし、幅広い研究と臨床的発見を実現します。
既知および新規転写産物のプロファイリング、発現変化の特定、トランスクリプトーム全体の配列変異検出を実現
既知および新規転写産物のプロファイリング、発現変化の特定、トランスクリプトーム全体の配列変異検出を実現
包括的なRNA発現解析とlncRNA解析による、疾患診断・分類・治療反応のバイオマーカーの発見
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RNA-RNAおよびRNA-遺伝子相互作用を予測、調節標的と機能的パスウェイの解明
RNA-RNAおよびRNA-遺伝子相互作用を予測、調節標的と機能的パスウェイの解明
コーディングRNAとノンコーディングRNA間の調節関係を調査、遺伝子発現ネットワークと分子メカニズムの理解
コーディングRNAとノンコーディングRNA間の調節関係を調査、遺伝子発現ネットワークと分子メカニズムの理解
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既知および新規転写産物のプロファイリング、発現変化の特定、トランスクリプトーム全体の配列変異検出を実現
既知および新規転写産物のプロファイリング、発現変化の特定、トランスクリプトーム全体の配列変異検出を実現
包括的なRNA発現解析とlncRNA解析による、疾患診断・分類・治療反応のバイオマーカーの発見
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RNA-RNAおよびRNA-遺伝子相互作用を予測、調節標的と機能的パスウェイの解明
RNA-RNAおよびRNA-遺伝子相互作用を予測、調節標的と機能的パスウェイの解明
コーディングRNAとノンコーディングRNA間の調節関係を調査、遺伝子発現ネットワークと分子メカニズムの理解
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サンプル量は参考値です。以下をダウンロードしてご確認ください。詳細については、サンプル要件をダウンロードしてご確認ください。カスタマイズされたご要望についてはお問い合わせください。
| ライブラリタイプ | サンプルタイプ | サンプル量 | RIN | 純度 (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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| ライブラリタイプ | サンプルタイプ | サンプル量 | RIN | 純度 (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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| ライブラリタイプ | サンプルタイプ | サンプル量 | RIN | 純度 (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
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| シーケンスプラットフォーム | Illumina NovaSeq システム |
|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
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| シーケンスプラットフォーム | Illumina NovaSeq システム |
|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
total RNA-seqのワークフローは、サンプル調製と品質管理から始まります。ターゲットの転写産物を濃縮するためリボソームRNA（rRNA）を除去します。断片化されたRNAは逆転写によりcDNAに変換されます。ストランド特異的ライブラリ（ストランドライブラリ、ディレクショナルライブラリとも呼ばれる）を調製し、イルミナプラットフォーム上でペアエンド150bp仕様を用いてシーケンスを実施します。続く処理では確立されたノボジーンパイプラインに従い、最高品質の結果を保証します。ご要望に応じてカスタマイズされたバイオインフォマティクスソリューションも提供可能です。
表示されている推奨データ量および解析内容は参考値です。詳細については、カスタマイズされたご要望については、お問い合わせください 。
| シーケンスプラットフォーム | Illumina NovaSeq システム |
|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
total RNA-seqのワークフローは、サンプル調製と品質管理から始まります。ターゲットの転写産物を濃縮するためリボソームRNA（rRNA）を除去します。断片化されたRNAは逆転写によりcDNAに変換されます。ストランド特異的ライブラリ（ストランドライブラリ、ディレクショナルライブラリとも呼ばれる）を調製し、イルミナプラットフォーム上でペアエンド150bp仕様を用いてシーケンスを実施します。続く処理では確立されたノボジーンパイプラインに従い、最高品質の結果を保証します。ご要望に応じてカスタマイズされたバイオインフォマティクスソリューションも提供可能です。
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| シーケンスプラットフォーム | Illumina NovaSeq システム |
|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
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サンプル量は参考値です。以下をダウンロードしてご確認ください。詳細については、サンプル要件をダウンロードしてご確認ください。カスタマイズされたご要望についてはお問い合わせください。
| ライブラリタイプ | サンプルタイプ | サンプル量 | RIN | 純度 (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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| ライブラリタイプ | サンプルタイプ | サンプル量 | RIN | 純度 (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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|---|---|---|---|---|
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| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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| ライブラリタイプ | サンプルタイプ | サンプル量 | RIN | 純度 (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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| シーケンスプラットフォーム | Illumina NovaSeq システム |
|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
total RNA-seqのワークフローは、サンプル調製と品質管理から始まります。ターゲットの転写産物を濃縮するためリボソームRNA（rRNA）を除去します。断片化されたRNAは逆転写によりcDNAに変換されます。ストランド特異的ライブラリ（ストランドライブラリ、ディレクショナルライブラリとも呼ばれる）を調製し、イルミナプラットフォーム上でペアエンド150bp仕様を用いてシーケンスを実施します。続く処理では確立されたノボジーンパイプラインに従い、最高品質の結果を保証します。ご要望に応じてカスタマイズされたバイオインフォマティクスソリューションも提供可能です。
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|---|---|
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total RNA-seqのワークフローは、サンプル調製と品質管理から始まります。ターゲットの転写産物を濃縮するためリボソームRNA（rRNA）を除去します。断片化されたRNAは逆転写によりcDNAに変換されます。ストランド特異的ライブラリ（ストランドライブラリ、ディレクショナルライブラリとも呼ばれる）を調製し、イルミナプラットフォーム上でペアエンド150bp仕様を用いてシーケンスを実施します。続く処理では確立されたノボジーンパイプラインに従い、最高品質の結果を保証します。ご要望に応じてカスタマイズされたバイオインフォマティクスソリューションも提供可能です。
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| シーケンスプラットフォーム | Illumina NovaSeq システム |
|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
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|---|---|
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total RNA-seqのワークフローは、サンプル調製と品質管理から始まります。ターゲットの転写産物を濃縮するためリボソームRNA（rRNA）を除去します。断片化されたRNAは逆転写によりcDNAに変換されます。ストランド特異的ライブラリ（ストランドライブラリ、ディレクショナルライブラリとも呼ばれる）を調製し、イルミナプラットフォーム上でペアエンド150bp仕様を用いてシーケンスを実施します。続く処理では確立されたノボジーンパイプラインに従い、最高品質の結果を保証します。ご要望に応じてカスタマイズされたバイオインフォマティクスソリューションも提供可能です。
コーディング可能性解析は、lncRNAを他の転写産物と区別する重要なステップです。信頼性の高い分類を実現するコンセンサス手法を用いて、CPC、CNCI、Pfamを含む複数の確立されたアルゴリズムからの予測を統合します。
lncRNAとmRNAの特徴的な違い明らかにするよう、転写産物の長さ、エクソン数、ORF長といった主要な構造的特徴を比較します。
本図はサンプル間における発現レベルを示し、x軸はサンプル名、y軸はlog₁₀(FPKM+1)値を表します。
ボルケーノプロットはサンプル間の発現量差を可視化し、x軸はlog₂フォールドチェンジ、y軸は統計的有意性（-log₁₀ p値）を示します。
変動発現遺伝子は発現パターン（行-正規化）に基づき階層的クラスタリングで分類されます。ヒートマップは類似プロファイルの遺伝子またはサンプルをグループ化し、直感的な可視化を実現します。
コーディング可能性解析は、lncRNAを他の転写産物と区別する重要なステップです。信頼性の高い分類を実現するコンセンサス手法を用いて、CPC、CNCI、Pfamを含む複数の確立されたアルゴリズムからの予測を統合します。
lncRNAとmRNAの特徴的な違い明らかにするよう、転写産物の長さ、エクソン数、ORF長といった主要な構造的特徴を比較します。
本図はサンプル間における発現レベルを示し、x軸はサンプル名、y軸はlog₁₀(FPKM+1)値を表します。
ボルケーノプロットはサンプル間の発現量差を可視化し、x軸はlog₂フォールドチェンジ、y軸は統計的有意性（-log₁₀ p値）を示します。
変動発現遺伝子は発現パターン（行-正規化）に基づき階層的クラスタリングで分類されます。ヒートマップは類似プロファイルの遺伝子またはサンプルをグループ化し、直感的な可視化を実現します。
コーディング可能性解析は、lncRNAを他の転写産物と区別する重要なステップです。信頼性の高い分類を実現するコンセンサス手法を用いて、CPC、CNCI、Pfamを含む複数の確立されたアルゴリズムからの予測を統合します。
lncRNAとmRNAの特徴的な違い明らかにするよう、転写産物の長さ、エクソン数、ORF長といった主要な構造的特徴を比較します。
本図はサンプル間における発現レベルを示し、x軸はサンプル名、y軸はlog₁₀(FPKM+1)値を表します。
ボルケーノプロットはサンプル間の発現量差を可視化し、x軸はlog₂フォールドチェンジ、y軸は統計的有意性（-log₁₀ p値）を示します。
変動発現遺伝子は発現パターン（行-正規化）に基づき階層的クラスタリングで分類されます。ヒートマップは類似プロファイルの遺伝子またはサンプルをグループ化し、直感的な可視化を実現します。
コーディング可能性解析は、lncRNAを他の転写産物と区別する重要なステップです。信頼性の高い分類を実現するコンセンサス手法を用いて、CPC、CNCI、Pfamを含む複数の確立されたアルゴリズムからの予測を統合します。
lncRNAとmRNAの特徴的な違い明らかにするよう、転写産物の長さ、エクソン数、ORF長といった主要な構造的特徴を比較します。
本図はサンプル間における発現レベルを示し、x軸はサンプル名、y軸はlog₁₀(FPKM+1)値を表します。
ボルケーノプロットはサンプル間の発現量差を可視化し、x軸はlog₂フォールドチェンジ、y軸は統計的有意性（-log₁₀ p値）を示します。
変動発現遺伝子は発現パターン（行-正規化）に基づき階層的クラスタリングで分類されます。ヒートマップは類似プロファイルの遺伝子またはサンプルをグループ化し、直感的な可視化を実現します。
当社のプラットフォームは、
プロジェクト設計からデータ納品まで、お客様固有の実験ニーズに合わせたソリューションを提供し、シームレスな体験を実現します。
