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lncRNA測序是利用高通量測序技術對lncRNA進行檢測，能夠準確進行lncRNA鑒定及其靶基因預測。
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產品簡介
長鏈非編碼RNA（long non-coding RNA, lncRNA）是一類轉錄本長度超過200nt的非編碼RNA，在表觀遺傳、轉錄及轉錄后等水平調控基因表達，廣泛應用于動植物生長發育、調控機理、疾病標志物篩選、疾病的分子診斷及基因藥物等研究。lncRNA測序是利用高通量測序技術對lncRNA進行檢測，能夠準確進行lncRNA鑒定及其靶基因預測，同時能分析mRNA序列及表達信息，兩者聯合分析挖掘其與特定生物學過程的調控關系。
產品優勢
采用鏈特異性去核糖體建庫方式，能夠同時分析lncRNA、mRNA和circRNA，確定兩條鏈的轉錄方向性，減少比對過程中的錯誤；
一次建庫測序，即可獲得mRNA、lncRNA、circRNA的標準分析及聯合分析，深入探究多組學調控網絡；
項目經驗豐富，實驗流程和生信分析流程成熟，數據可靠。
技術路線
結果展示
lncRNA鑒定
基于轉錄組拼接結果，首先與已知的lncRNA進行比較，去除組裝出來的已知轉錄本，對剩下的轉錄本進行lncRNA預測。將各軟件所識別出的lncRNA轉錄本進行統計，采用維恩圖直觀的展示各個方法預測出的lncRNA轉錄本共有和特有的數目。取4款軟件預測結果的交集，作為本次分析預測得到新的lncRNA 數據集進行后續的分析。
lncRNA分類
經過四款軟件預測得到的lncRNA分類結果進行餅圖展示，將lncRNA分為lincRNA、Antisense-lncRNA、Intronic-lncRNA及sense-lncRNA。
差異表達lncRNA篩選
通過火山圖（Volcano Plot）可查看lncRNA 在兩個（組）樣品中表達水平的差異，以及差異的統計學顯著性，有助于篩選與表型性狀相關的關鍵lncRNA。
差異表達lncRNA聚類分析
對篩選出的差異表達lncRNA 做層次聚類分析，將具有相同或相似表達行為的lncRNA 進行聚類，預測未知lncRNA可能具有相似的功能或參共同的代謝及信號通路。
差異表達lncRNA靶基因KEGG富集分析
差異lncRNA靶基因KEGG 富集散點圖是 KEGG 富集分析結果的圖形化展示方式。在此圖中，KEGG 富集程度通過 Rich factor、Qvalue 和富集到此通路上的基因個數來衡量。挑選了富集最顯著的 20 條 pathway 條目在該圖中進行展示，若富集的 pathway 條目不足 20 條，則全部展示。
常見問題
Q1:lncRNA測序物種適用范圍是什么？
A：有完善參考基因組的真核生物。
Q2:lncRNA文庫為什么需要去核糖體鏈特異性建庫？
A:（1）通過鏈特異性建庫，可以確定轉錄本是來自正義鏈還是反義鏈，提高基因定量和基因注釋的準確性；（2）只有部分lncRNA的3’端帶有polyA結構，因此，采用去核糖體建庫，能夠獲得更全面的lncRNA信息。
Q3:lncRNA靶基因如何預測？
A:基于lncRNA與其靶基因的作用方式，采用2種預測方法： （1）lncRNA調控其鄰近基因的表達，主要根據lncRNA與gene的位置關系預測，lncRNA 100kb范圍內的鄰近基因為其靶基因； （2）通過樣本間 lncRNA 與 mRNA 的表達量相關性分析方法來預測 lncRNA的反式靶基因。此方法需要一定樣品數量保證其預測的準確性，因此當樣本量小于5時不進行此項分析，結果為空。
長鏈非編碼RNA（long non-coding RNA, lncRNA）是一類轉錄本長度超過200nt的非編碼RNA，在表觀遺傳、轉錄及轉錄后等水平調控基因表達，廣泛應用于動植物生長發育、調控機理、疾病標志物篩選、疾病的分子診斷及基因藥物等研究。lncRNA測序是利用高通量測序技術對lncRNA進行檢測，能夠準確進行lncRNA鑒定及其靶基因預測，同時能分析mRNA序列及表達信息，兩者聯合分析挖掘其與特定生物學過程的調控關系。
產品優勢
采用鏈特異性去核糖體建庫方式，能夠同時分析lncRNA、mRNA和circRNA，確定兩條鏈的轉錄方向性，減少比對過程中的錯誤；
一次建庫測序，即可獲得mRNA、lncRNA、circRNA的標準分析及聯合分析，深入探究多組學調控網絡；
項目經驗豐富，實驗流程和生信分析流程成熟，數據可靠。
技術路線
結果展示
lncRNA鑒定
基于轉錄組拼接結果，首先與已知的lncRNA進行比較，去除組裝出來的已知轉錄本，對剩下的轉錄本進行lncRNA預測。將各軟件所識別出的lncRNA轉錄本進行統計，采用維恩圖直觀的展示各個方法預測出的lncRNA轉錄本共有和特有的數目。取4款軟件預測結果的交集，作為本次分析預測得到新的lncRNA 數據集進行后續的分析。
lncRNA分類
經過四款軟件預測得到的lncRNA分類結果進行餅圖展示，將lncRNA分為lincRNA、Antisense-lncRNA、Intronic-lncRNA及sense-lncRNA。
差異表達lncRNA篩選
通過火山圖（Volcano Plot）可查看lncRNA 在兩個（組）樣品中表達水平的差異，以及差異的統計學顯著性，有助于篩選與表型性狀相關的關鍵lncRNA。
差異表達lncRNA聚類分析
對篩選出的差異表達lncRNA 做層次聚類分析，將具有相同或相似表達行為的lncRNA 進行聚類，預測未知lncRNA可能具有相似的功能或參共同的代謝及信號通路。
差異表達lncRNA靶基因KEGG富集分析
差異lncRNA靶基因KEGG 富集散點圖是 KEGG 富集分析結果的圖形化展示方式。在此圖中，KEGG 富集程度通過 Rich factor、Qvalue 和富集到此通路上的基因個數來衡量。挑選了富集最顯著的 20 條 pathway 條目在該圖中進行展示，若富集的 pathway 條目不足 20 條，則全部展示。
常見問題
Q1:lncRNA測序物種適用范圍是什么？
A：有完善參考基因組的真核生物。
Q2:lncRNA文庫為什么需要去核糖體鏈特異性建庫？
A:（1）通過鏈特異性建庫，可以確定轉錄本是來自正義鏈還是反義鏈，提高基因定量和基因注釋的準確性；（2）只有部分lncRNA的3’端帶有polyA結構，因此，采用去核糖體建庫，能夠獲得更全面的lncRNA信息。
Q3:lncRNA靶基因如何預測？
A:基于lncRNA與其靶基因的作用方式，采用2種預測方法： （1）lncRNA調控其鄰近基因的表達，主要根據lncRNA與gene的位置關系預測，lncRNA 100kb范圍內的鄰近基因為其靶基因； （2）通過樣本間 lncRNA 與 mRNA 的表達量相關性分析方法來預測 lncRNA的反式靶基因。此方法需要一定樣品數量保證其預測的準確性，因此當樣本量小于5時不進行此項分析，結果為空。
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