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利用新一代高通量测序技术进行转录组测序,并结合生物信息学的预测工具进行lncRNA分析,有助于科研工作者更快更有效率的发现那些具有重要调控功能的lncRNA,分析其与特定生物学过程或者疾病的关系,极大促进lncRNA的深入研究。
lncRNA深度挖掘分析
  • 差异lncRNA靶基因预测

    lncRNA的靶基因较为复杂,主要分为正式和反式两种作用机制.lncRNA作用机制与miRNA类似,均可以通过调控相应的mRNA来行使功能,所以靶基因的预测在科学研究中都显得非常必要。

  • 靶基因Gene Ontology分析

    我们将靶基因向gene ontology数据库的各节点映射,计算每个节点的基因数目.

  • 靶基因Pathway分析

    信号通路分析需要完备的注释信息支持,通过整合KEGG、Biocarta、Reactome等多个数据库的信息可以精确检验来进行Pathway的显著性分析。

  • lncRNA与调控基因的表达机制

    通过整合lncRNA的信息和靶基因之间的关系,我们可以得到一个lncRNA与靶基因之间的调控网络图.

  • 转录因子结合位点预测

    对于差异表达lncRNA,提取转录起始位点上下游序列,使用预测程序对其转录因子结合位点进行预测.

  • 基因关联分析

    现在市面上的lncRNA芯片均含有mRNA的表达探针,通过将lncRNA的靶基因分析结果与芯片上mRNA的表达结果做关联分析,可以更进一步的分析lncRNA的功能。

  • 信号通路调控网络构建:

    实验中基因同时参与了很多Pathway,通过构建信号通路调控网络,从宏观层面看到Pathway之间的信号传递关系,在多个显著性Pathway中发现受实验影响的核心Pathway,以及实验影响的信号通路之间的调控机理。

  • lncRNA的功能分析

    根据lncRNA最新的功能数据库,利用生物信息学工具,做出Function-Tar-Net图表,从而得出lncRNA与功能的关系

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