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多組學時代的腸道微生態研究
直播時間：2021-01-20 14:00:00
單細胞轉錄組在免疫系統研究中的應用
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微生物多樣性QIIME2流程
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利用dada2/deblur降噪方法對16S/18S/ITS/功能基因等特定區段的高通量測序序列進行錯誤校正，獲得每個樣本的ASV代表序列及豐度表，基于序列降噪結果進行微生物多樣性分析，挖掘高通量測序樣本中微生物群落結構、進化關系以及微生物與理化指標相互作用等信息
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宏基因組云分析
宏基因組云分析
基于二代測序平臺，以特定生境中的整個微生物群落作為研究對象，解讀微生物的群落結構、物種分類、系統進化、基因功能及代謝網絡，探索微生物相互協作及與環境和宿主之間的關系等信息。
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真核有參轉錄組云分析
真核有參轉錄組云分析
根據真核生物參考基因組，針對高通量測序數據進行表達量計算，獲得基因表達差異及差異基因功能富集等信息，定量描述RNA世界，探索基因表達奧秘。
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全轉錄組云分析
全轉錄組云分析
指特定組織或細胞在特定狀態下轉錄出的所有轉錄本信息的總和，基于二代測序平臺，采用去核糖體鏈特異性和小片段富集篩選的建庫方法，實現編碼RNA和非編碼RNA（miRNA, lncRNA, circRNA）的建庫、測序、生物信息學分析及聯合分析、ceRNA調控網絡等，研究基因表達變化的同時分析非編碼RNA對其調控作用，深入挖掘解讀生命現象背后的轉錄與調控問題。
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iTRAQ/TMT蛋白組云分析
iTRAQ/TMT蛋白組云分析
TMT iTRAQ相對定量蛋白質組學云分析流程，根據高精質譜儀數據分析結果對蛋白質進行表達量計算，獲得蛋白表達差異及差異蛋白功能富集等信息，定量描述蛋白世界，探索蛋白世界的多彩奧秘。
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代謝組云分析
代謝組云分析
通過液質聯用（LC–MS）或氣質聯用（GC-MS）方法檢測生物體受擾動或刺激前后大量代謝產物的動態變化，通過統計學和生物信息學分析，挖掘差異表達的代謝物，進而闡明生物體代謝相關過程的非靶向代謝組學技術。
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smallRNA云流程
smallRNA云流程
SmallRNA（小分子RNA）是一類長度在20-30nt 的RNA分子，主要包括miRNA、siRNA和piRNA。其在細胞的生長、發育、代謝等基礎生物學過程中扮演著重要的角色。高通量測序技術可以一次性產生上百萬條smallRNA序列，能夠快速鑒定特定條件下表達的smallRNA并發現新的smallRNA，并進行不同條件下smallRNA的表達差異以及其靶基因分析等。
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Binning云分析
Binning云分析
在宏基因組分析中，根據一定的特征，將來自不同個體的序列（reads或contigs）分離開來的過程即為binning。使用宏基因組拼接組裝獲得的contigs進行binning組裝，并通過質量評估和篩選，獲得高質量的bins，可以對指定的Bin進行基因組組裝，并在基因組層面進行分析。
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真核無參轉錄組云分析
真核無參轉錄組云分析
無需物種基因組信息，以新一代高通量轉錄組測序數據作為輸入，通過從頭(de novo)組裝構建轉錄組，然后對獲得的轉錄組序列，進行功能注釋、表達定量、表達差異以及結構分析等，借助轉錄組測序之力探秘無參物種。
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原核轉錄組云分析
原核轉錄組云分析
從RNA水平研究基因表達的情況，通過細菌轉錄組比較分析，研究細菌在不同環境、宿主等情況下的基因表達變化，從而闡述宿主、環境對細菌的影響、細菌致病機制等。還可以深入挖掘sRNA和基因結構的信息，進一步為基因網絡調控的研究提供有力支持。
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lncRNA云分析
lncRNA云分析
lncRNA是一類長度大于200nt的非編碼RNA，廣泛存在于各種生物體內，能夠在表觀遺傳、轉錄以及轉錄后等各種水平上對生命活動進行關鍵性的調控。lncRNA測序是通過高通量測序技術及生物信息學方法在整體水平上解釋樣品中lncRNA及mRNA全面信息的研究方法。
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微生物多樣性云分析
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基于二代測序平臺，對16S rDNA/18S rDNA/ITS/功能基因等特定區段PCR產物進行高通量測序，探究環境樣本中的微生物群落結構、進化關系以及微生物與環境相關性等信息。
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