生物信息学服务

采用各种软件及数据库直接对数据进行分析，客户可提供现有实验检测数据或从数据库获得，设计分析方案，提供完整数据分析报告。


生物芯片分析

原始数据预处理及均一化

首先对原始数据进行信号值去除背景预处理，然后进行中值均一化。

差异microRNA筛选

采用统计学方法进行差异microRNA的筛选，一般比值大于2且t-test p<0.05的被认为是差异表达microRNA。

差异microRNA散点图

层次聚类分析

为了全面的直观的展示样品之间的关系及差异情况，将差异表达microRNA做Hierarchical cluster分析。

差异表达microRNA的层次聚类分析

MicroRNA的家族、基因座分类

有一些MicroRNA在基因组中成簇（cluster）分布。这些microRNA同步转录。由于转录后成熟过程的调节各异，因此成簇的microRNA成熟体的表达量略有不同。通过对成簇microRNA的分析，可以在cluster的水平考察microRNA的差异表达情况。

mir-17-92 cluster的表达情况                  家族microRNA的表达情况

差异microRNA靶基因预测

MicroRNA结合在靶基因的3’ UTR，下调靶基因（主要是蛋白水平）。我们自己开发了基于targetscan预测算法平台，可以对一些网上数据库没有提供预测信息的物种的microRNA靶基因进行预测服务。或是已有物种的非3’UTR(如5’UTR)区域进行预测。

差异microRNA靶基因预测详情见microRNA分析服务中microRNA靶基因预测。

差异microRNA转录因子结合位点分析

该项目用于研究MicroRNA的自我调控机制。对于差异表达microRNA，一般提取转录起始位点上游4500bp，下游500bp，通过PWM等算法来寻找转录因子的结合位点。

microRNA转录因子结合位点分析

靶基因Gene Ontology分析

我们将靶基因（分为上调microRNA的靶基因和下调microRNA的靶基因两个基因集）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GO分类柱状图

靶基因pathway分析

我们将靶基因基因使用GenMAPP v2.1向KEGG pathway数据库映射，并统计基因在每个pathway中的富集程度（enrichment p-value）。

红色标记的是上调microRNA对应的靶基因，蓝色标记的是下调microRNA对应的靶基因。黄色标记是在上调microRNA和下调microRNA共同的靶基因。浅绿色标记基因无特殊意义。

差异microRNA与靶基因、转录因子网络构建

我们通过整合microRNA与靶基因之间的调控，转录因子对microRNA基因的调控，构建调控网络。

Network分析，实线边表示microRNA与靶基因，虚线边表示转录因子对microRNA基因的调控关系；

红色节点表示microRNA，绿色节点表示转录因子。

差异microRNA调解效应评分分析

同时结合microRNA芯片数据和cDNA表达谱芯片数据进行microRNA的调解效应评分分析（RE-scores）。

以上为miRNA芯片数据处理参考方案，其他类型芯片详情欢迎致电咨询，我们可结合您的实验设计详细解决方案。

高通量测序分析

Small RNA测序分析服务

Small RNA是一大类调控分子，几乎存在于所有的生物体中。Small RNA包括：miRNA，ncRNA，siRNA，snoRNA，piRNA，rasiRNA，等等。Small RNA通过多种多样的作用途径，包括mRNA降解、翻译抑制、异染色质形成以及DNA去除，来调控生物体的生长发育和疾病发生。Small RNA高通量测序是鉴定和定量解析small RNA的新方法和有力工具。

对于得到的实验数据，我们提供专业的数据分析服务，分析包括如下分析项目：

一、基因组定位

1)   Reads数目统计及频率分布图，将Reads比对到参考基因、基因组。

2)   Reads在所有已知的参考基因中的位置分布情况。

3)   不同长度的所有已知的miRNA基因被Reads覆盖的情况。

二、测序结果分类

将分为microRNA, piRNA, tRNA, snRNA, rRNA, snoRNA 等，最后绘制饼图分布。

三、差异microRNA鉴定

对于处理-对照实验设计采用Audic Claverie test筛选两个样本间的差异表达microRNA。

四、MicroRNA的家族、基因座分类

有一些MicroRNA在基因组中成簇（cluster）分布。这些microRNA同步转录。由于转录后成熟过程的调节各异，因此成簇的microRNA成熟体的表达量略有不同。通过对成簇microRNA的分析，可以在cluster的水平考察microRNA的差异表达情况。

mir-17-92 cluster的表达情况        家族microRNA的表达情况

五、预测新的 microRNA 基因（推荐）

我们根据solexa测序得到的未知序列信息，结合基因组提供的序列上下文信息，使用miRDeep预测solexa测序得到的未知序列中可能存在的novel microRNA。

六、进化分析

跨物种比较microRNA 序列的保守性及种子序列的保守性。结果示例：(对号表示序列完全一致，灰度升高表示保守性依次降低)

七、MicroRNA 基因簇分析

将新预测的microRNA 在基因组上定位，并寻找可能同时转录的microRNA。

八、MicroRNA 编辑

microRNA 可能发生部分位置碱基的编辑，导致种子序列改变，从而导致靶基因发生改变。如：5th T->G。位于seed序列的中间，将直接导致靶基因发生变化。

九、Viral microRNAs

solexa 结果由于测出的序列较多，带有病毒来源的microRNA，可能与病毒感染或共生有关。

十、natural antisense miRNAs

microRNA 是stem-loop 结构。其反义链也是stem-loop 结构。同样也能形成microRNA，这是一类新的microRNA。

其反义链也是发卡结构：

而在solexa测序结果中也能测到anti-sense的序列。因此生物体能存在自然反义microRNA,这是一种全新的microRNA种类。  

十一、Endogenous siRNA

由假基因或基因组重复序列生成。

十二、Si-tRNA等

其他种类small-RNA 也正在慢慢的出现。我们也有一些新的证据表明还存在一些其他的small RNA。因此欢迎一起合作和开发。如：tRNA由三叶草型二级结构变为发卡环结构，结果也可以生成microRNA：

十三、SNP分析

包括前体及成熟体中SNP 的寻找，对靶基因影响等。限于人、小鼠等有SNP 数据的生物。如： human miR-146a*的G/C SNP

该SNP位于seed区，因此直接影响靶基因：

十四、其他分析  
靶向miRNA分析
靶向lncRNA分析                    
基因互作网络构建
     详情欢迎致电咨询，我们可结合您的具体要求提供解决方案