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转录组测序数据分析 (bulk RNA-seq)

适用于组织、细胞系、血液等常规样本的表达谱研究:两组或多组比较、时间序列、处理与对照。我们先把比较设计写进分析方案,再开始分析,避免做完才发现设计不支持结论。

标准分析内容

  • 原始数据质控与过滤(FastQC、fastp)
  • 比对与定量(HISAT2/STAR + featureCounts,或 Salmon 免比对定量)
  • 样本相关性、PCA、层次聚类,识别离群样本与批次
  • 差异表达分析(DESeq2/edgeR),火山图、热图、MA 图
  • GO / KEGG 富集分析与富集气泡图
  • 已知基因的表达量表与 TPM/FPKM 矩阵

可选进阶分析

  • GSEA 基因集富集
  • WGCNA 共表达网络与模块-性状关联
  • 可变剪接分析(rMATS)
  • 融合基因检测
  • 基于 RNA-seq 的 SNP/InDel 检测
  • 转录因子与通路活性推断
  • 时间序列或多因素设计的模型化分析

您提供什么,拿到什么

您提供您拿到
fastq 原始数据(或已有的表达矩阵)质控报告与比对/定量统计表
样本信息表:分组、批次、重复对应关系标准化表达矩阵与差异基因表格(Excel/CSV)
物种与参考基因组版本(不确定可由我们建议)出版级图:PCA、火山图、热图、富集图(PDF/SVG/PNG)
想回答的问题与拟投期刊(可选)分析代码与参数,以及可改写进论文的方法学段落

常规周期:5–10 个工作日(按标准分析内容计,复杂设计以书面分析方案为准);报价按项目,1 个工作日内回复。

示例交付物(公开数据真实运行)

火山图
火山图
通路富集
通路富集

查看完整示例报告

每组只有 2 个重复能做差异分析吗?

可以运行,但统计功效有限,结果我们会标明局限并建议后续验证。每组 3 个及以上生物学重复是常规要求,方案阶段我们会明确指出。

已有别的公司交付的表达矩阵,可以只做下游分析吗?

可以。提供表达矩阵与样本信息表即可,我们会先核对矩阵类型(count 还是 TPM/FPKM)再选择合适的方法。

参考基因组用哪个版本?

默认使用 Ensembl 或 NCBI 当前主流版本,与您已有数据保持一致;方案中会写明版本,交付报告中同样列出。

单细胞转录组分析

适用于 10x Genomics、BD Rhapsody 及其他液滴或微孔平台的单细胞数据,以及已发表的公共单细胞数据集。从原始数据或 Cell Ranger 输出开始,也接受 Seurat / AnnData 对象。

标准分析内容

  • 细胞与基因质控:线粒体比例、双细胞(doublet)识别、阈值按数据分布确定
  • 标准化、高变基因、降维(PCA/UMAP/t-SNE)
  • 多样本整合与批次校正(Harmony、Seurat CCA/RPCA 等)
  • 聚类与细胞类型注释:参考数据集注释加经典 marker 基因核对
  • 各细胞类型的 marker 基因与差异表达
  • 细胞比例在组间的变化

可选进阶分析

  • 拟时序 / 轨迹分析(Monocle、PAGA、RNA velocity)
  • 细胞通讯分析(CellChat、CellPhoneDB)
  • 转录因子调控网络(SCENIC)
  • 拷贝数推断(inferCNV)用于肿瘤细胞识别
  • 亚群精细聚类与功能富集
  • 单细胞与 bulk 数据联合(反卷积、基因集打分)

您提供什么,拿到什么

您提供您拿到
fastq 或 Cell Ranger 输出(filtered matrix)质控报告,每步阈值与理由
样本信息表:分组、批次、组织来源注释后的对象文件(Seurat .rds 或 .h5ad)
关注的细胞类型或问题(例如某亚群在处理后的变化)出版级图:UMAP、marker 点图、比例柱图、热图等
已发表的参考注释(可选)各细胞类型的差异基因与富集表,分析代码与方法学段落

常规周期:10–15 个工作日(按标准分析内容计,复杂设计以书面分析方案为准);报价按项目,1 个工作日内回复。

示例交付物(公开数据真实运行)

UMAP 与细胞类型注释
UMAP 与细胞类型注释
标志基因点图
标志基因点图

查看完整示例报告

组间只有 1–2 个样本,可以做差异分析吗?

可以出结果,但以细胞为单位的检验会高估显著性。样本数允许时我们按样本聚合(pseudobulk)后检验;样本不足时在报告中说明局限。

细胞类型注释怎么保证可靠?

参考注释结果均用经典 marker 基因核对,marker 不支持的簇保留编号而不强行命名,并在报告中列出依据。

不同批次样本整合后生物学差异会不会被抹掉?

整合后我们会检查处理组与对照组的差异是否仍然存在,并在报告中给出整合前后的对比图。

空间转录组分析

适用于 10x Visium、Visium HD、Xenium、MERFISH 及其他空间组学平台的数据。从 Space Ranger 或平台输出开始,结合组织图像给出带空间位置的结果。

标准分析内容

  • spot / 细胞质控与过滤
  • 标准化、降维与聚类,空间域(spatial domain)划分
  • 空间可变基因(SVG)识别
  • 与组织图像对齐的表达与聚类叠加图
  • 已知 marker 基因的空间分布图
  • 多切片间的比较

可选进阶分析

  • 细胞类型反卷积(配合单细胞参考,如 cell2location、RCTD)
  • 邻域分析与细胞类型共定位
  • 配体-受体空间互作
  • 病理区域(如肿瘤/间质)的手动圈选与区域差异分析
  • 单细胞与空间数据联合

您提供什么,拿到什么

您提供您拿到
Space Ranger 或平台原始输出,包括组织图像质控报告与空间域划分结果
切片信息:分组、组织类型、病理标注(如有)叠加在组织图像上的出版级图(PDF/SVG/PNG)
匹配的单细胞参考数据(可选,用于反卷积)空间可变基因与区域差异表格

常规周期:10–15 个工作日(按标准分析内容计,复杂设计以书面分析方案为准);报价按项目,1 个工作日内回复。

这一类分析暂无公开示例;交付结构(报告、出版级图、结果表、代码、方法学段落)与示例报告一致,具体图表在书面方案里列明。

没有匹配的单细胞数据,可以做反卷积吗?

可以使用同组织的公共单细胞数据集作为参考,报告中会写明参考来源及其局限。

病理医生圈选的区域能用于分析吗?

可以。提供标注图像或坐标,我们按区域做比较分析。

非编码 RNA 分析 (lncRNA / circRNA / miRNA)

适用于链特异性全转录组、小 RNA 测序数据。除鉴定与定量外,重点是把非编码 RNA 与靶基因、通路联系起来,形成可解释的调控关系。

标准分析内容

  • lncRNA 鉴定(编码潜能预测)与定量、差异分析
  • circRNA 识别(CIRI2、find_circ 等多工具交集)与定量
  • miRNA 鉴定(miRDeep2)、已知与新 miRNA 定量与差异分析
  • 靶基因预测与富集分析
  • 表达模式聚类与热图

可选进阶分析

  • ceRNA 网络(lncRNA/circRNA–miRNA–mRNA)构建与可视化
  • lncRNA 顺式 / 反式调控靶基因分析
  • 与同一批样本 mRNA 数据的联合分析
  • 候选分子的保守性与结构注释

您提供什么,拿到什么

您提供您拿到
全转录组或小 RNA 的 fastq 数据各类非编码 RNA 的鉴定与表达表格
样本信息表与比较设计差异分析结果与富集图表
物种与参考基因组版本ceRNA 网络文件(Cytoscape 可打开)

常规周期:7–12 个工作日(按标准分析内容计,复杂设计以书面分析方案为准);报价按项目,1 个工作日内回复。

这一类分析暂无公开示例;交付结构(报告、出版级图、结果表、代码、方法学段落)与示例报告一致,具体图表在书面方案里列明。

circRNA 结果为什么不同工具差别很大?

不同算法对反向剪接位点的判断标准不同,我们默认取多个工具的交集作为高置信集合,并同时提供各工具的完整列表。

非模式生物没有 miRNA 注释怎么办?

可以基于近缘物种的 miRBase 注释加新 miRNA 预测完成分析,报告中说明依据。

说明您的数据类型和想回答的问题,1 个工作日内收到书面分析方案与报价。

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