Análisis de expresión diferenciales y nuevos descubrimientos a partir de NGS para impulsar sus objetivos
Las genotecas se preparan con el QIAseq miRNA Library Kit y distintos métodos patentados para minimizar el sesgo de reacción y eliminar dímeros de adaptadores. Igualmente, se utilizan metodologías químicas de reacción optimizada para el aislamiento específico del miARN. Los índices moleculares únicos (UMI) marcan cada miARN en las etapas tempranas, con lo que se eliminan los sesgos de secuenciación y PCR.
Se proporcionan análisis de datos para el mapeo de miARN primaria y para el análisis de UMI, así como para el análisis de expresiones diferenciales secundarios.
- Metodología basada en microesferas que permite eliminar los dímeros de adaptadores y las especies de ARN no deseadas y que da lugar a los datos más eficaces y fiables
- UMI integrados que posibilitan la cuantificación de las moléculas de miARN individuales
- Mapeo de lectura principal y análisis de expresión diferencial a partir de un flujo de trabajo patentado
El análisis de datos exhaustivo, incluido el análisis estadístico, se proporciona a través de nuestro proyecto de análisis de datos de NGS exclusivo:
- Control de calidad exhaustivo de datos sin procesar
- Alineación de secuencias con el genoma de referencia correspondiente
- Control de calidad de los datos mapeados
- Cuantificación de transcritos conocidos (compatible con bases de datos ENSEMBL y UCSC)
- Normalización
- Análisis de expresión genética diferencial para identificar transcritos y genes nuevos y conocidos que se expresan de forma distinta entre los diferentes grupos de muestras
- Análisis estadístico, siempre y cuando haya un número suficiente de muestras por cada grupo
- Análisis no supervisado, incluido el análisis de los componentes principales (gráfico de PCA) y un mapa de calor
- Análisis supervisados: para cada comparación de grupo específica, generamos un gráfico de volcán en el que se muestran los genes que se expresan de manera diferencial entre los grupos, indicamos dichos genes e identificamos las señales estadísticamente significativas
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