转录组测序结题报告
转录组测序结题报告
1．mRNA纯化：
抽提得到的总RNA首先利用10U的DNaseI（Ambion，美国）在37℃消化1小时；然后利用Micropoly(A)PuristTM mRNA purification kit（Ambion，美国），进行mRNA纯化：把RNA稀释到250μl的体积，按照Kit的操作步骤（Cat.No:
1919）进行；最后得到的mRNA用100μl预热的THE缓冲液洗脱，利用NanoDrop 进行定量。
2．cDNA合成：
cDNA合成是在Ng等2005年发表的方法基础上改进而成（文献1，图1）。第一链cDNA合成利用GsuI-oligo dT作为反转录引物，10μg的mRNA作为模板，用1000 单位的Superscript II reverse transcriptase (Invitrogen，美国)在42℃作用1小时完成；随后利用NaIO4（Sigma，美国）氧化mRNA的5’帽子结构，并连接生物素；通过Dynal M280磁珠（Invitrogen，美国）筛选连接了生物素的mRNA/cDNA，并通过碱裂解释放第一链cDNA；然后通过DNA ligase（TaKaRa，日本）在第一链cDNA的5’末端加上接头，然后通过Ex Taq polymerase (TaKaRa，日本)合成第二链cDNA。最后通过GsuI酶切去除polyA和5’端接头。
图1. 全长cDNA合成示意图
3．cDNA测序：
合成的cDNA利用超声仪（Fisher）打断到300-500bp的范围，利用Ampure beads（Agencourt，美国）进行纯化。随后纯化的cDNA利用TruSeq TM DNA XXmple Prep Kit – Set A (illumina，美国)制备文库，并利用TruSeq PE Cluster Kit (illumina，美国)进行扩增。最后在illumina机器上进行测序反应。
测序得到的数据统计见表1.
表1. Solexa测序统计
样品对照 1 2
Reads数目(对) 5,500,000 10,254,848 11,160,428
Clean data 5,442,815
（98.96%）
10,160,130
（99.08%）
10,998,951
（98.55%）
平均长度100 100 100
5．EST拼装：
利用trinity进行拼装。共得到45,308个EST cluster(contigs)。具体拼装结果见表2和图2。
表2. 拼装统计
样品XX
Contig数目45,308
Contig平均长度698
Contig长度范围201-16,169
图2. Contigs长度分布(横坐标为基因长度分布，纵坐标为基因数量分布)
6．数据分析：
6.1 基因预测：采用EMBOSS工具包(参考文献2)中的’GetORF’对拼装得到的contigs进行基因预测，从不同contigs中找到蛋白编码序列。
6.2 基因注释：将预测得到的蛋白编码序列与GenBank的NR、GO、KEGG、KOG等数据库利用blastp进行比对，条件为E value<1e-5，选择匹配最好的一项作为注释信息。
详细结果见annotation.xls，由左至右分别为拼接软件产生的contig名称、基因功能注释、ORF起始与终止位点坐标、正反义链、氨基酸长度、KOG分类。
6.3 GO分析：GO分析利用GoPipe（参考文献3）进行，预测蛋白首先与Swiss-Prot 和TrEMBL数据库进行比对，条件为blastp，E value<1e-5，然后比对结果利用GoPipe程序，根据gene2go，得到预测蛋白的GO信息。共有4,823个预测蛋白，匹配28,168项GO terms,如图3所示。
详细结果见annotation.xls中“GO”sheet栏。
图3. GO分布
6.4 代谢通路构建：利用KEGG数据库（参考文献3），将预测蛋白与KEGG数据库进行比对，条件为双向blast，E value <1e-3；得到预测蛋白的KO number，再根据KO number，获得预测蛋白参与的代谢通路信息。结果共有2,706个蛋白获得了KO number，它们参与的代谢通路如如图4所示。
详细结果见annotation.xls中“KEGG pathway ”sheet栏。
图4. 编码蛋白所参与的代谢通路类别
6.5 表达丰度分析：首先去除低值序列得到clean reads（图5），然后mapping 到拼接的contig上（图6，图7显示mapping的结果），统计每个conig中分别来自2个样品的reads数目，接着转换成RPKM（参考文献4），最后利用DEGseq 程序包中的MARS (MA-plot-based method with Random XXmpling model)模型（参考文献5），计算每个contig代表的基因在2个样品中的表达丰度差异，FDR 值小于0.001的即被认定为具有显著性差异。
详细结果见annotation.xls中“DGE”sheet栏或”express.xlsx”。
图5. 序列质量分析（clean reads为不含N且质量大于5的碱基数至少占全长的一半）
图6. 测序饱和度分析(横坐标为reads number，纵坐标为gene number)
图7.基因覆盖率统计
样本间差异统计详见annotation.xls中“DGE”sheet栏：由左至右分别是基因名称、基因长度、样品A 统计reads数、样品A RPKM值、样品B统计reads 数、样品B RPKM 值、样品A相对样品B表达差异倍数（取Log值）、q-value、显著性判断。
表3. 样品间显著性差差异基因统计
样品上调基因数（p<0.001）下调基因数(p<0.001)
1/对照2,961 1,005
2/对照2,257 36
2/1 3,352 2,541
图8.上下调基因变化(横坐标为gene，纵坐标为统计值)
6.6 富集分析：对于每一个代谢通路和GO类别，我们利用超几何分布统计，计
算具有显著性表达差异的基因相对全部基因的显著富集情况。结果在2个代谢通路和7个GO terms 中差异基因具有明显的富集（FDR<0.01） 详细结果见chayi-GO.xlsx 或者chayi-KEGG.xlsx
表4. GO term 富集分析结果
代谢通路
P value 1/对照
Carbohydrate Metabolism 0.003961 2/对照
Translation
1.02E-10 Cell Communication
9.12E-06 Signaling Molecules and Interaction 0.002699 Cardiovascular Diseases 0.002838 Immune System 0.002838 2/1
Translation
0.000185 Energy Metabolism
0.000377
表5.代谢通路富集分析结果
GO Term
P value
1/对照
cell
0.028283 metabolism
0.028283 2/对照
structural molecule activity 2.88E-34 biosynthesis 2.66E-11 cell
0.000863 motor activity
0.031182 2/1
structural molecule activity 1.87E-33 biosynthesis 1.30E-28 cell
0.000868 electron transport 0.01974 metabolism
0.031333
6.7 客户定制分析：
6.7.1 调控途径构建于分析
Carotenoid biosynthesis 代谢途径相关基因的富集整理。
表6 Carotenoid biosynthesis 代谢途径整理
6.7.2 SSR分子标记筛选
详细结果见SSR.xlsx
6.7.3 SNP鉴定与筛选
详细结果见SNP.xlsx
7. FTP文件说明
所有分析结果都在FTP的对应文件夹中，具体的解释详见“RNA-Seq相关说明”。
8．参考文献：
1. Rice, P., I. Longden, and A. Bleasby, EMBOSS: the European Molecular Biology Open
Software Suite. Trends Genet, 2000. 16(6): p. 276-7.
2. Chen, Z.-Z.X., C.-H. Zhu, S., GoPipe: streamlined gene ontology annotation for batch
anonymous sequences with statistics. PROGRESS IN BIOCHEMISTRY AND BIOPHYSICS, 2005. 32(2): p. 187-190.
3. KanehiXX, M., et al., KEGG for representation and analysis of molecular networks involving
diseases and drugs. Nucleic Acids Res. 38(Database issue): p. D355-60.
4. Mortazavi, A., et al., Mapping and quantifying mammalian transcriptomes by RNA-Seq. Nat
Methods, 2008. 5(7): p. 621-8.
5. Wang, L., et al., DEGseq: an R package for identifying differentially expressed genes from
RNA-seq data. Bioinformatics. 26(1): p. 136-8.
转录组测序结题报告
转录组测序结题报告 1．mRNA纯化： 抽提得到的总RNA首先利用10U的DNaseI（Ambion，美国）在37℃消化1小时；然后利用Micropoly(A)PuristTM mRNA purification kit（Ambion，美国），进行mRNA纯化：把RNA稀释到250μl的体积，按照Kit的操作步骤（Cat.No:
1919）进行；最后得到的mRNA用100μl预热的THE缓冲液洗脱，利用NanoDrop 进行定量。 2．cDNA合成： cDNA合成是在Ng等2005年发表的方法基础上改进而成（文献1，图1）。第一链cDNA合成利用GsuI-oligo dT作为反转录引物，10μg的mRNA作为模板，用1000 单位的Superscript II reverse transcriptase (Invitrogen，美国)在42℃作用1小时完成；随后利用NaIO4（Sigma，美国）氧化mRNA的5’帽子结构，并连接生物素；通过Dynal M280磁珠（Invitrogen，美国）筛选连接了生物素的mRNA/cDNA，并通过碱裂解释放第一链cDNA；然后通过DNA ligase（TaKaRa，日本）在第一链cDNA的5’末端加上接头，然后通过Ex Taq polymerase (TaKaRa，日本)合成第二链cDNA。最后通过GsuI酶切去除polyA和5’端接头。 图1. 全长cDNA合成示意图 3．cDNA测序： 合成的cDNA利用超声仪（Fisher）打断到300-500bp的范围，利用Ampure beads（Agencourt，美国）进行纯化。随后纯化的cDNA利用TruSeq TM DNA XXmple Prep Kit – Set A (illumina，美国)制备文库，并利用TruSeq PE Cluster Kit (illumina，美国)进行扩增。最后在illumina机器上进行测序反应。 测序得到的数据统计见表1. 表1. Solexa测序统计 样品对照 1 2
有参考基因组的转录组生物信息分析
一、生物信息分析流程 获得原始测序序列(Sequenced Reads)后，在有相关物种参考序列或参考基因组的情况下，通过如下流程进行生物信息分析： 二、项目结果说明 1 原始序列数据 高通量测序(如illumina HiSeq TM2000/MiSeq等测序平台)测序得到的原始图像数据文件经碱基识别(Base Calling)分析转化为原始测序序列(Sequenced Reads)，我们称之为Raw Data或Raw Reads，结果以FASTQ(简称为fq)文件格式存储，其中包含测序序列(reads)的序列信息以及其对应的测序质量信息。 FASTQ格式文件中每个read由四行描述，如下： @EAS139:136:FC706VJ:2:2104:15343:197393 1:Y:18:ATCACG GCTCTTTGCCCTTCTCGTCGAAAATTGTCTCCTCATTCGAAACTTCTCTGT + @@CFFFDEHHHHFIJJJ@FHGIIIEHIIJBHHHIJJEGIIJJIGHIGHCCF 其中第一行以“@”开头，随后为illumina 测序标识符(Sequence Identifiers)和描述文字(选择性部分)；第二行是碱基序列；第三行以“+”开头，随后为illumina 测序标识符(选择性部分)；第四行是对应序列的测序质量(Cock et al.)。 illumina 测序标识符详细信息如下：
第四行中每个字符对应的ASCII值减去33，即为对应第二行碱基的测序质量值。如果测序错误率用e表示，illumina HiSeq TM2000/MiSeq的碱基质量值用Q phred 表示，则有下列关系： 公式一：Q phred = -10log 10 (e) illumina Casava 1.8版本测序错误率与测序质量值简明对应关系如下： 2 测序数据质量评估 2.1 测序错误率分布检查 每个碱基测序错误率是通过测序Phred数值(Phred score, Q phred )通过公式1转化得到，而Phred 数值是在碱基识别(Base Calling)过程中通过一种预测碱基判别发生错误概率模型计算得到的，对应关系如下表所显示： illumina Casava 1.8版本碱基识别与Phred分值之间的简明对应关系 测序错误率与碱基质量有关，受测序仪本身、测序试剂、样品等多个因素共同影响。对于RNA-seq技术，测序错误率分布具有两个特点： (1)测序错误率会随着测序序列(Sequenced Reads)的长度的增加而升高，这是由于测序过程中化学试剂的消耗而导致的，并且为illumina高通量测序平台都具有的特征(Erlich and Mitra, 2008; Jiang et al.)。 (2)前6个碱基的位置也会发生较高的测序错误率，而这个长度也正好等于在RNA-seq 建库过程中反转录所需要的随机引物的长度。所以推测前6个碱基测序错误率较高的原因为随机引物和RNA模版的不完全结合(Jiang et al.)。测序错误率分布检查用于检测在测序长度范围内，有无异常的碱基位置存在高错误率，比如中间位置的碱基测序错误率显着高于其他位置。一般情况下，每个碱基位置的测序错误率都应该低于0.5%。 图2.1 测序错误率分布图
结题报告——范文
一、结题报告的基本结构 结题报告是一项课题研究结束，研究者客观地、概括地介绍研究过程，总结、解释研究成果，向有关部门（机构）申请结题验收的文章。它是课题研究所有材料中最主要的材料，也是科研课题结题验收最主要的依据，其基本结构包括： 题目部分——标题、署名。 正文部分—— （1）序言（问题的提出、研究的动机）。 （2）理论依据。 （3）研究目标。 （4）研究方法（采用哪些教育科研方法）。 （5）研究的主要内容。 （6）研究过程概述。 （7）研究成果（概括性描述、列出图表、研究假设的检验结果）、结论与建议。 （8）存在的问题或研究的局限性。 结尾部分——注释、参考文献、附录。 结题报告要注意基本格式的规范化。根据具体情况，在体例上可作适当调整，我们反对格式呆板化，但也不能违反基本格式。接下来着重谈谈几个带有普遍性的问题。 二、题报告题目的表述要有明确性 结题报告的题目一般格式为：《……》课题结题报告。 关键是该课题题目应具体明确，准确地概括研究的方向、研究的广度和深度，且有新颖性。具体要求是：①应有价值、有新意。②范围既不会过于宽泛，也不会过于狭窄。③最好能囊括研究范围、对象、内容、方法。④题目内容最好涉及两个变量。⑤题目不要用疑问句形式。⑥题目要避免价值判断。⑦不宜用过分修饰、文学化的题目。⑧用词规范，切忌杜撰。 在研究过程中如果发现题目不当或该研究没有价值，就得终止研究，重新调整研究课题，并呈报立项审批单位。在结题报告中应写新的课题，并附上说明。 三、理论依据的选取、运用要准确 理论依据即本课题研究的科学依据，是选题论证的依据，是研究者对所研究问题预先赋予某种假设的理论依据和指导研究过程的理论依据。 选取理论依据要防止三种情况：①无“论”可依；②有“论”难依；③大“论”小“依”； ④有论不依。所选取理论的科学性、先进性、针对性和理解的深刻性直接关系到教育科学研究的水平。 教育理论都有很强的时代性和现实针对性，有的还存在其局限性，运用时不能拈来便用。 四、教育科研过程要作客观、清晰的概述 对研究过程的概述必须符合研究类型特点。教育科学研究方法有多种划分标准，因而教育科研有多种类型，诸如基础研究、应用研究、开发研究（发展研究）；理论研究、实验研究、调查研究、追因研究；探索性研究、描述性研究、解释性研究等等。对于各种研究，特别是应用研究和实验研究应明确界定。 应用研究用于应用或检验理论，评价它在解决教育实际问题中的作用。中小学教育科研大多数是应用研究。 实验研究是根据研究目的，运用一定的人为手段，主动干预或控制研究对象的发生、发展过程，以探索、验证所研究现象因果关系的研究过程。教育实验可分为探索性实验、验证性实验、推广性实验（当前我国进行的有学校整体改革实验、引进国外教育理论的验证实验、教育政策决策的实验、课程教材的改革实验、教学方法的改革实验（转载自第一范文网https://www.wendangku.net/doc/037641203.html,，请保留此标记。））。
转录组测序技术的应用及发展综述
转录组测序技术的应用及发展综述 摘要：转录组测序（RNA-Seq）作为一种新的高效、快捷的转录组研究手段正在改变着人们对转录组的认识。RNA-Seq利用高通量测序技术对组织或细胞中所有RNA 反转录而成cDNA文库进行测序，通过统计相关读段(reads)数计算出不同RNA的表达量，发现新的转录本；如果有基因组参考序列，可以把转录本映射回基因组，确定转录本位置、剪切情况等更为全面的遗传信息，已广泛应用于生物学研究、医学研究、临床研究和药物研发等。文章主要比较近年来转录组研究的几种方法和几种RNA-Seq的研究平台，着重介绍RNA-Seq的原理、用途、步骤和生物信息学分析，并就RNA-Seq技术面临的挑战和未来发展前景进行了讨论及在相关领域的应用等内容，为今后该技术的研究与应用提供参考。 关键词: RNA-Seq；原理应用；方法；挑战；发展前景 Abstract：Transcriptome sequencing (RNA-Seq) is a kind of high efficiency, quick transcriptome research methods are changing our understanding of transcriptome. RNA-Seq to use high-throughput sequencing of tissues or cells of all RNA reverse transcription into cDNA library were sequenced, through statistical correlation read paragraph (reads) numbers were calculated from the expression of different RNA transcripts, find new; if the genome reference sequence, the transcripts mapped to genomic, determine the position of the transcription shear condition, more genetic information, has been widely used in biological research, medical research, clinical research and drug development. This paper compared several methods of platform transcriptome studies and several kinds of RNA-Seq in recent years, RNA-Seq focuses on the principle, purpose, steps and bioinformatics analysis, and discusses the RNA-Seq technology challenges and future development prospect and the application in related field and other content, provide the reference for the research and application of the technology future. Key word：RNA-Seq ;application; principle; method; challenge; development prospects
诺禾致源真核无参转录组生物信息分析结题报告2013年8月
真核无参转录组生物信息分析结题报告 建库测序流程 Total RNA样品检测 文库构建 上机测序 F:/结题报告+老销售培训/结题报告模板修改/…/真核无参转录组_Report.html 1/38
2/38 F:/结题报告+老销售培训/结题报告模板修改/…/真核无参转录组_Report.html 北京诺禾致源生物信息科技有限公司 一、建库测序流程 从RNA 样品到最终数据获得，样品检测、建库、测序每一个环节都会对数据质量和数量产生影响，而数据质量又会直接影响后续信息分析的结果。为了从源头上保证测序数据的准确性、可靠性，诺禾致源对样品检测、建库、测序每一个生产步骤都严格把控，从 根本上确保了高质量数据的产出。实验流程图如下： 1 Total RNA 样品检测 诺禾致源对RNA 样品的检测主要包括4种方法：(1) 琼脂糖凝胶电泳分析RNA 降解程度以及是否有污染(2) Nanodrop 检测RNA 的纯度（OD260/280比值）(3) Qubit 对RNA 浓度进行精确定量(4) Agilent 2100精确检测RNA 的完整性 2 文库构建及库检 样品检测合格后，用带有Oligo （dT ）的磁珠富集真核生物mRNA （若为原核生物，则通过试剂盒去除rRNA 来富集mRNA ）。随后加入fragmentation buffer 将mRNA 打断成短片段，以mRNA 为模板，用六碱基随机引物（random hexamers ）合成一链cDNA ，然后加入缓冲液、dNTPs 、RNase H 和DNA polymerase I 合成二链cDNA ，随后利用AMPure XP beads 纯化双链cDNA 。纯化的双链cDNA 再进行末端修复、加A 尾并连接测序接头，然后用AMPure XP beads 进行片段大小选择，最后进行PCR 富集得到最终的cDNA 文库。文库构建完成后，先使用Qubit2.0进行初步定量，稀释文库至1ng/ul ，随后使用Agilent 2100对文库的insert size 进行检测，insert size 符合预期后，使用Q-PCR 方法对文库的有效浓度进行准确定量（文库有效浓度 ＞2nM ），以保证文库质量。文库构建原理图如下：
转录组测序
真核mRNA测序是基于HiSeq平台，对真核生物特定组织或细胞在某个时期转录出来的所有mRNA进行测序，既可研究已知基因，亦能发掘新基因，全 面快速地获得mRNA序列和丰度信息。真核mRNA测序方法可以分为：有参考转录组、无参考转录组以及数字基因表达谱（DGE）三大类。 技术参数 案例解析 ［案例一］ mRNA和small RNA转录组揭示新合成异源六倍体小麦杂种 优势的动态部分同源调控 诺禾致源携手中国农业科学院作物科学研究所，利用转录组测序技术，对杂交亲本、新合成异源六倍体小麦的幼苗、穗和种子进行了mRNA和smallRNA测序及信息分析，发现新合成异源六倍体小麦绝大部分基因表现为12类基因表达模式，包括加性表达，少部分的基因表现为非加性，基因的非加性表现出非常强的发育时期特异性，与生长势密切相关；miRNA的丰度随着倍性的增加逐渐下降，新合成异源六倍体小麦中非加性表达的 miRNA也同样表现出亲本显性表 达，miRNA的表达敏感性与生长势和适应性密切相关。该研究揭示了不同倍性 非对等杂种优势的分子基础。 ［案例二］ 磷酸三（2,3-二氯丙基）酯（TDCPP）对四膜虫生长繁殖的 抑制作用与核糖体相关 诺禾携手华中农业大学,利用转录组测序和信息分析技术,研究了TDCPP处理组和对照组差异基因表达,并对差异表达基因进行KEGG通路分析,发现核糖体基因通路显著富集, 同时伴随胞浆和粗面内质网上核糖体数量减少体积增大。这些探索表明四膜虫可以作为TDCPP反应的生物指标，为后续研究TDCPP作用其他生物的毒理机制提供了新视角。 ［案例三］ 转录组揭示寄主植物与宿主之间进行RNA交换的机制 参考文献 菟丝子被称作勒死草，会用被称作吸根的专用器官穿透宿主组织与其建立联系，可以吸取宿主的水份与营养物质，也能吸取RNA(mRNA)分子。本研究分别选取菟丝子和拟南芥及番茄的共生体茎上的三段组织进行转录组学的研究，发现寄生植物与寄主之间mRNA的转移量很大且是一种双向转移的模式；两种宿主相比，更多的拟南芥RNA被转移到菟丝子植物之中，而且菟丝子与拟南芥之间较自由的交换，可表明调节菟丝子吸根选择性的机制可能是宿主特异性的，从而揭示了寄主与宿主之间进行RNA转移的遗传机制。 [1] Li A, Liu D, Wu J, et al . mRNA and small RNA transcriptomes reveal insights into dynamic homoeolog regulation of allopolyploid heterosis in nascent hexaploid wheat [J]. The Plant Cell, 2014: tpc. 114.124388.[2] Jing Li, John P , Giesy, Liqin Yu, et al . Effects of Tris (1,3-dichloro-2-propyl) Phosphate (TDCPP) in Tetrahymena Thermophila: Targeting the Ribosome. Scientific Reports. 2015, 5:10562. [3] Kim G, LeBlanc M L, et al . Genomic-scale exchange of mRNA between a parasitic plant and its hosts [J]. Science, 2014, 345(6198): 808-811. 图1 非加性表达miRNA与亲本显性表达miRNA的 等级聚类分析和两者的关联 图2 显著富集的KEGG通路 图3 菟丝子与拟南芥、番茄转移RNA和非转移RNA的表达和富集分析 样品要求文库类型测序策略数据量类型 分析内容 项目周期 真核有参转录组测序 真核无参转录组测序 6 Gb、8 Gb、10 Gb、12 Gb clean data 6 M clean reads 3 Gb clean data 项目数据至少12 Gb clean data 数字基因表达谱（DGE） HiSeq PE150 HiSeq PE150 HiSeq SE50HiSeq PE125普通转录组文库； 链特异性转录组文库 40天50天30天 35天（有参）45天（无参） RNA样品总量≥1.5 μg； RNA样品浓度≥50 ng/μL 参考基因组比对 新转录本预测可变剪切分析SNP/InDel分析 基因表达水平分析RNA-seq整体质量评估 转录因子注释GO/KEGG富集分析蛋白互作网络分析基因共表达网络构建可视化结果展示 参考转录组拼接 转录本/Unigene长度统计 基因功能注释NR，NT，Swiss Prot GO，KEGG，KOG Protein Family CDS预测分析SNP/SSR分析
转录组有参考生物信息分析结题报告模版-V2.0
转录组有参考基因组生物信息分析结题报告 一、生物信息分析流程 获得原始测序序列（Sequenced Reads）后，并且其相应的基因组参考序列( Reference Genome )可以获得的情况下，可以用有参考基因组信息分析流程对数据进行详细的分析，分析流程图如下：
二、结果展示 1. 原始序列数据 高通量测序（如Illunima HiSeq TM2000/ Miseq等测序平台）测序得到的原始图像数据文件经碱基识别（Base Calling）分析转化为原始测序序列（Sequenced Reads），我们称之为Raw Data或Raw Reads，结果以FASTQ（简称为fq）文件格式存储，其中包含测序序列（reads）的序列信息以及其对应的测序质量信息。测序样品中真实数据随机截取结果如下： @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1202:2188 1:N:0:GCCAAT CGGATGATCTTCTTAATCTCTCCTTGCATAGTTATGAAACAGTCCGTGGACTTGCTGGAAAATCTCTCTTGAAGATGATGAAGAGATGGCCCTCTACAAT + CCCFFFDFFHHHHJJJJJIJIGGGIGICIGIIJEIIJIIJJI@DHEDHECFGGAHGGJGHIICGEEIEHGGGIECEEHH@HE>C@EBBE@CCDDCCCDDC @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1237:2217 1:N:0:GCCAAT GAAGGTGAGTCTGAGGAGGCCAAGGAGGGAATGTTTGTGAAAGGATATGTCTACTAAGATATTAGAAAGTATGTACTACTACTACTACTACATGTTTTCA + @@@FDADDFDHFHIIIDHIIJJJGICGGGCGHGFIGHBHEHHGI;BDHHCFGCHIIIIEHGIGHHIJJE7??ACHCDFFFFFEEECCEE>C>ACCCDC>@ @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1382:2195 1:N:0:GCCAAT TTTTGCAACAATGGCTTCCACCATGATGACTACTCTACCACAGTTCAATGGACTCAAACCCCAACCTTTCTCAGCTTCTCCAATTCAAGGCTTGGTGGCA + @@@DD3DDFFFF:CDGI@GIEEDH
华大转录组测序内部培训资料
（内部资料，请勿外传） 动植物转录组 （Transcriptome ） 产品说明书 科技服务体系 动植物研究方向
版本信息： 2011年07月08日
目录 1产品概述 (1) 1.1 什么是转录组测序 (1) 1.2 转录组测序的产品功能 (1) 1.3 转录组测序产品优势 (1) 1.4 转录组测序产品发展史 (1) 1.5 项目执行时间 (3) 1.6 产品交付结果 (3) 2转录组测序研究方法 (4) 2.1 产品策略 (4) 2.2 样品准备 (5) 2.2.1 RNA样品要求 (5) 2.2.2 RNA样品送样标准 (6) 2.2.3 RNA提取的组织用量建议 (6) 2.3 样品运输要求 (7) 2.3.1 样品包装 (7) 2.3.2 样品标识 (8) 2.3.3 样品运输条件 (8) 2.4 文库的构建及测序 (9) 2.4.1 实验流程 (9) 2.4.2 测序及数据处理 (10) 2.5 转录组生物信息学分析 (10) 2.5.1 没有参考序列的转录组De novo (10) 2.5.2 有参考序列的转录组Re-sequencing (18) 2.5.3 参考文献 (24) 3成功案例 (25)
3.1 华大成功案例 (25) 3.2 相关文献解读 (26)
1产品概述 1.1什么是转录组测序？ 转录组测序的研究对象为特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和，包括mRNA和非编码RNA。转录组测序是指用新一代高通量测序技术对物种或者组织的转录本进行测序并得到相关的转录本信息。 1.2转录组测序的产品功能 1.获得物种或者组织的转录本信息； 2.得到转录本上基因的相关信息，如：基因结构，功能等； 3.发现新的基因； 4.基因结构优化； 5.发现可变剪切； 6.发现基因融合； 7.基因表达差异分析。 1.3转录组测序产品优势 覆盖度高：检测信号是数字信号，几乎覆盖所有转录本； 检测精度高：几十到数十万个拷贝精确计数； 分辨率高：可以检测到单碱基差异，基因家族中相似基因及可变剪切造成的不同转录本的表达； 完成速度快：整个项目周期只需要50个工作日时间； 成本低：基本上每个实验室可以承担相关研究经费。 1.4转录组测序产品发展史 转录组的研究手段大体包括：EST序列构建及研究，芯片研究，运用第二代测序技术研究等。EST是从一个随机选择的cDNA 克隆进行5’端和3’端单一次sanger测序获得的短的cDNA 部分序列,代表一个完整基因的一小部分,在
结题报告(完成版)
《新课程背景下初中数学课堂教学有效性研究》 结题报告 一、选题背景 目前初中数学课堂教学的目前状况常态教学中，“教师苦教、学生苦学”的目前状况在初中数学课堂中依然普遍存在。其典型表现为:三维目标的割裂、教学内容的泛化，教学层次的低下，解题教学的呆板，预设和生成的冲突等。造成学生学习状态低迷，学习喜好减弱，学习能力低下，主动精神和创造力缺失。课堂上没有了生命活力的焕发和学习主体个性精神的张扬，也感觉不到生命的挑战和学习者的内在愉悦。即使事先有预备的公开课等，也是“新瓶装旧水”，生硬地套用新课改模式，结果还是如从前一样——单调、枯燥、繁琐和压抑，学生数学素养并没有真正得到有效的提高。师生实际的精力付出和收效不成正比。除此，长期以来的惯性思维和惰性也抑制了教师创新意识的拓展，屏蔽了新问题解决的新角度和新出路，使得“高耗低效”这一重大新问题的探究和改进始终停留在口头上或纸面上，处于一种应付状态，甚至仍是“穿旧鞋走老路”，无实际之效，致使广大初中数学教师因一方面要减轻学生负担，提高课堂实效；另一方面又要加班加点，死盯硬盘，提高升学率而处于两难境地。因此，如何使我们的教师拥有新课程背景下的课堂教学有效性的理念，把握初中数学课堂教学有效性的策略，是摆在我们广大数学教师面前的一个课题。 二、课题研究的主要理论依据 1. 心理学关于认识论和动机理论认为：认识过程是指人们获得
知识的过程。在“需要、诱因与动机”的关系中，需要是人对某种客观要求的反映，这种要求可以来自有机体的内部（内环境），也可以来自个体周围的环境；动机是在需要的基础上产生的，诱因是与需要相联系的外界刺激物，它吸引有机体的活动，并使需要有可能得到满足。这表明调动学生的学习积极性并提高其知识和能力是可行的。 2. 多元智能理论认为：人至少具有八种智能，每种智能都具有同等的重要性且彼此互补、统整运作。不同的学生具有不同的心智组型，并且会以不同的方法来学习、表征与回忆知识，因此不应以相同的方法、相同的教材来教育所有的学生，教师应配合学生的不同需要而使用各种不同的方法来进行教学。 3.教学最优化理论。巴班斯基教学教育过程最优化的理论主要包括以下6个方面：(1)教学教育过程最优化的概念；(2)教学教育过程最优化的理论基础；(3)教学教育过程最优化的原则；(4)实施教学教育过程最优化的程序；(5)预防和克服学生成绩不良而采取的最优化措施；(6)对优秀学生实施教学教育过程最优化的途径。认为：要达到教学最优化的目的，就必须分析学生状况和教学任务，明确教学内容，选择教学方式、方法，拟定教学进度，对教学结果加以测定和分析等等。要达到最优化的关键：一是分析教材中主要的和本质的东西，确保学生能掌握这些内容；二是选择能有效地掌握所学内容、完成学习任务的教学方法、方式，进行有区别的教学。 4. 有效教学理论。该理论源于20世纪上半叶西方的教学科学化运动，有效教学理论的核心是教学的效益。它关注学生的进步或发展；
RNA-Seq项目常见问题与解答
RNA-Seq项目常见问题与解答 这两年随着测序成本的下降和转录组研究的日渐火热，RNA-seq俨然已经成为了分子生物学课题组推进项目的首选方向。在我们接触的转录组项目中，有些老师对项目分析结果存在或多或少不清楚或有疑惑的地方。那么春天来了，花儿开了，今天福利也到了，我们特意将转录组项目中常见的一些问题进行了汇总，各位老师可以按需自取哈。 1．如何判定生物学重复一致性的高低？生物学重复统计方法及公式 答：（1）皮尔逊相关系数r可以作为生物学重复相关性的评估指标，理想的生物学重复试验r2≧0.92。考虑到个体差异、取材环境、时间以及人员操作熟练程度等因素对测序数据的影响，一般r2≧0.8为可接受范围。 （2）Pearson（皮尔逊）相关系数：皮尔逊相关也称为积差相关（或积矩相关）是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。 2．DEG基因用Transcripts还是Unigenes？ 答：DEG基因用的是Unigene。 3．transcript-id代表什么意思？为什么有的基因有多个transcript-id？ 答：基因转录本id；因为可变剪切的缘故，一个基因可能有多个转录本。 4．在miRNA鉴定中，可能成为miRNA的reads是怎样计算的？哪些条件会影响到mrd值？micro RNA在不同组织有异构体的存在，是如何处理的？ 答：与 Rfam， miRbase， RepBase和 Exon\Intro 序列库进行比对，获得 sRNA 注释信息，以此作为预测新的 miRNA 的基础。 miRNA的鉴定是利用miRDeep2软件进行已知及新（保守及非保守）的miRNA鉴定。miDeep2会在reads比对到基因组上的位置两端分别延伸75、15bp进行结构预测，此软件认为极可能与可能是miRNA的根据是通过mrd值来区分的，mrd>-10为可能，mrd>0为极可能； 影响mrd值的有reads在基因组上的分布和碱基结合的自由能等； 5．对于有生物学重复的项目，怎样计算差异基因？ 答：两两比对使用的是R的EBseq包, 是基于负二项分布检验的方式对reads数进行差异显著性检验，重复间的比对使用的是R的DEseq包，是基于分层贝叶斯模型的原理对组合内样品进行分析。 6．外显子，内含子及基因间区各自的比例如何评估建库情况？ 答：理论上，来自成熟mRNA的reads应该比对到外显子区。但是，由于基因组注释水平、可变剪切导致的内含子序列保存，以及很多RNA（比如lncRNA）就来自基因间区和内含子，因此有比对到内含子和基因间区的reads。受物种等的影响外显子所占比例不同，一般情况下外显子区域所占比例超过70%即比较理想。
转录组学主要技术及其应用研究
转录组学主要技术及其应用研究 姓名：梁迪 专业：微生物学 年级：2013 学号：3130179 二零一四年六月十五日
转录学主要技术及其应用研究 摘要：转录组(transcriptome)是特定组织或细胞在某一发育阶段或功能状态下转录出来的所有RNA的集合。转录组学研究能够从整体水平研究基因功能以及基因结构，揭示特定生物学过程以及疾病发生过程中的分子机理。目前，转录组学研究技术主要包括两种：基于杂交技术的微阵列技术（microarray)和基于测序技术的转录组测序技术，包括表达序列标签技术（Expression Sequence Tags Technology，EST）、基因表达系列分析技术（Serial analysis of gene expression，SAGE）、大规模平行测序技术（Massively parallel signature sequencing，MPSS）、以及RNA 测序技术（RNA sequencing，RNA-seq）。文章主要介绍了以上转录组学主要研究技术的原理、技术特点及其应用，并就这些技术面临的挑战和未来发展前景进行了讨论，为其今后的研究与应用提供参考。 关键词：转录组学；微阵列技术；转录组测序技术；应用 Study on the main technologies of transcriptomics and their application Abstract: The transcriptome is the complete set of transcripts for certain type of cells or tissues in a specific developmental stage or physiological condition. Transcriptome analysis can provide a comprehensive understanding of molecularmechanisms involved in specific biological processes and diseases from the information on gene structure and function. Currently, transcriptomics technology mainly includes microarry -based on hybridization technology and transcriptome sequencing-based on sequencing technology, involving Expression sequence tags technology, Serial analysis of gene expression, Massively parallel signature sequencing and RNA sequencing. The detailed principles, technical characteristics and applications of the main transcriptomics technologies are reviewed here, and the challenges and application potentials of these technologies in the future are also discussed. This will present the useful information for other researchers. Keywords: transcriptomics ; microarray ; transcriptome sequencing; application 随着后基因组时代的到来，转录组学、蛋白质组学、代谢组学等各种组学技术相继出现，其中转 录组学是率先发展起来以及应用最广泛的技术[1]。
课题结题报告范文八篇
课题结题报告范文八篇 篇一 一、研究的缘由 《幼儿园教育指导纲要》指出，“玩是孩子的天性，要发现、保护和引导幼儿固有的天性。”“幼儿园以游戏为基本活动”。但在实际的幼儿园教育中，还存在重智育、轻游戏的倾向。家长也更关心孩子的智力发展，往往认为游戏就是“玩”，对孩子的成长没有多少用处。儿童游戏越来越少，孩子越来越孤独。而另一方面，民间游戏面临失传。那些以前给我们带来无限快乐的民间游戏踢毽子、跳房、投沙包------已不再为孩子们所熟悉。其实，民间游戏简单易学、趣味性强、材料方便、不受场地人数限制，具有很强的可操作性和潜在发展空间，正适合我们县城的幼儿园，我们何不把民间游戏介绍给孩子们，让他们也体验传统游戏的快乐呢？为此，我们幼儿园选取了董旭花教授的“学前儿童游戏的多元价值开发”子课题——“民间游戏的现代好处挖掘”，期望在课题引领下认真了解、解读民间游戏，让它在幼儿幼儿园教育中发挥巨大作用，让孩子们体会民间游戏的乐趣，促进孩子们健康快乐成长。同时也期望，在课题引领下，教师的专业素质得到进一步提高。 二、研究目标
1、以课题活动为契机，提高老师的专业素质，重点提高教师的教育科研潜力。[由https://www.wendangku.net/doc/037641203.html,整理] 2、研究民间游戏所蕴含的教育价值，了解游戏对幼儿社会性交往潜力、情感、智力发展的作用。 三、研究资料 1、各年龄班如何选取适宜的民间游戏，如何对传统民间游戏进行改变和创新。 2、民间游戏与幼儿多元智能（个性是社会交往潜力）发展的关系。 四、研究对象 主要选取夏津华夏幼教中心3---6岁（小、中、大班）约300名幼儿作为研究对象。 五、研究方法 文献研究法、行动研究法、经验总结法、评优展示法、观察法、谈话法 1、文献研究法：透过对相关游戏资料的搜集、学习、分析和理解，了解关于幼儿游戏评价的最新进展和民间游戏的现状，为幼儿进行游戏活动带给理论支 持和方法指导。如：我们透过研究资料搜集了很多少数民族的游戏，如“叼羊大赛”、跳花竿等，孩子们很喜欢。
项目结题报告(正式)
常州市景点旅游资料英译研究结题报告 一项目研究的背景 随着对外经济和文化交流的日益增加，越来越多的外国友人来到中国，特别是常州近年来经济开始发展，使英语作为“世界通语”的重要性显得尤为突出。而作为“城市脸孔”的景点旅游资料英译是给所有到中国来的外国人士留下第一印象的中国的名片。有此而得旅游翻译的重要性也日益突显，旅游景点旅游资料英译亟待普及和提高。但是通过网络对中国大多数旅游景点的调查结果以及我们团队对常州各景点的实地考察，我们不难发现,在这些景点中,景点旅游资料英译存在着诸多问题，这些问题严重制约着中国旅游业的发展，同时也严重损害了中国在世界的形象。因此，景点旅游资料英译研究日显必要，其目的很明确，即在必要的场合能够指示、提示、警示、帮助在华的外国友人更加方便的学习、旅游和工作。因而旅游翻译的质量无疑直接影响着游客对旅游景点的认识和欣赏，具有重要意义。 二项目的研究目标与研究过程 1、研究目标 此项研究将以文化翻译理论为理论指导，对常州市主要旅游景点如：红梅公园、中华恐龙园、春秋淹城、常州博物馆等地的旅游资料英译进行调查，通过分析收集的语料，总结这些旅游资料英译中存在的问题并其提出改进意见。通过这次训练使参加的学生能够充分锻炼实验动手能力和理论应用能力，并且能够熟练使用计算机等先进行技术手段进行数据分析处理和撰写总结报告。 2、研究过程 第一个月召开项目小组第一次会议分配相关任务，并选举项目的小组负责人
定期向指导教师汇报进展情况。2012.11—2012.12 ：搜集资料、实地考察；并定期召开项目会议了解各自进展情况，并对遇到的实际问题进行商讨以寻求最佳解决方案。在整个项目的实施过程中教师给学生以全程指导。2013.1—2013.4 ：参考文献，分析资料，利用已学知识对调查得出的问题提出相应的修改意见和建议，并撰写相关论文。2013.6—2013.9 ：对项目进行总结并撰写结题报告。2013.10—2013.12：进行结题的各项工作。 在进行常州公园公示语翻译现状调查过程中学生主要采用的方式为照片采集、归纳法和总结法。 三项目研究成果与分析 在对常州市区景点景点旅游资料英译研究进行调查，通过分析收集的语料，我们发现旅游资料英译中存在不少问题，对此我们进行了以下的总结。 一、景点旅游资料英译中存在或多或少的翻译错误 1 翻译中的Chinglish 因为不同国家的语言、风俗、兴趣等各有不同，在旅游翻译中应该细心甄别、求同化异、查漏补缺。就语言差异来说，忽视的后果就是产生Chinglish。我们在各个常州景区发现这个问题相当严重。例如溧阳天目湖山水园内“制茶表演”原译为“system tea performance ”。这里的“制”不是“制度”而是“制作”。我们认为应译做“Tea Making Performance ”。再如“小心有电”不能译作贻笑大方的“Carefully has there electricity! ”而可以译为“Caution! Electricity! ”通俗易懂。“小心路滑”有人译为“Notice: The roads are very slippery ”为符合英文的标语 习惯，可以改为“Slippery Road （Be Careful ）！”。如果是室内，还可改为“Caution：Wet Floor！”文化上的差异和缺失也往往是翻译的难点，弄不好还会在无意中得
课题结题报告范本【三篇】(完整版)
报告编号：YT-FS-7170-25 课题结题报告范本【三 篇】(完整版) After Completing The T ask According To The Original Plan, A Report Will Be Formed T o Reflect The Basic Situation Encountered, Reveal The Existing Problems And Put Forward Future Ideas. 互惠互利共同繁荣 Mutual Benefit And Common Prosperity
课题结题报告范本【三篇】(完整 版) 备注：该报告书文本主要按照原定计划完成任务后形成报告，并反映遇到的基本情况、实际取得的成功和过程中取得的经验教训、揭露存在的问题以及提出今后设想。文档可根据实际情况进行修改和使用。 篇一 《儿童传统游戏的现代好处挖掘》课题结题报告 一、研究的缘由 《幼儿园教育指导纲要》指出，“玩是孩子的天性，要发现、保护和引导幼儿固有的天性。”“幼儿园以游戏为基本活动”。但在实际的幼儿园教育中，还存在重智育、轻游戏的倾向。家长也更关心孩子的智力发展，往往认为游戏就是“玩”，对孩子的成长没有多少用处。儿童游戏越来越少，孩子越来越孤独。而另一方面，民间游戏面临失传。那些以前给我们带来无限快乐的民间游戏踢毽子、跳房、投沙包------已不再为孩子们所熟悉。其实，民间游戏简单易学、趣味性强、材
料方便、不受场地人数限制，具有很强的可操作性和潜在发展空间，正适合我们县城的幼儿园，我们何不把民间游戏介绍给孩子们，让他们也体验传统游戏的快乐呢？为此，我们幼儿园选取了董旭花教授的“学前儿童游戏的多元价值开发”子课题——“民间游戏的现代好处挖掘”，期望在课题引领下认真了解、解读民间游戏，让它在幼儿幼儿园教育中发挥巨大作用，让孩子们体会民间游戏的乐趣，促进孩子们健康快乐成长。同时也期望，在课题引领下，教师的专业素质得到进一步提高。 二、研究目标 1、以课题活动为契机，提高老师的专业素质，重点提高教师的教育科研潜力。[由*整理] 2、研究民间游戏所蕴含的教育价值，了解游戏对幼儿社会性交往潜力、情感、智力发展的作用。 三、研究资料 1、各年龄班如何选取适宜的民间游戏，如何对传统民间游戏进行改变和创新。