Total RNA-seq은 mRNA를 넘어 lncRNA 같은 조절 분자까지 포함한 전체 RNA 지형을 포착해 유전자 발현과 조절에 대한 전반적인 관점을 제공합니다. 이 기술은 연구자들이 새로운 전사체를 발견하고, 대체 스플라이싱을 조사하며, 다양한 조건에서의 발현 변화를 분석하고, 질병 연구, 약물 반응, 발생생물학 등 여러 분야에서 기능적 메커니즘을 탐구할 수 있도록 돕습니다.
Novogene의 Total RNA 솔루션은 뛰어난 민감도를 위한 최적화된 라이브러리 준비 프로토콜과 완전한 생물정보학 파이프라인을 결합한 것입니다. 정확한 가닥 기원 식별부터 lncRNA-mRNA 조절 네트워크 분석까지, 간소화된 전 과정 워크플로우를 통해 실질적인 인사이트를 제공합니다.
최소한의 원료로도 높은 처리량과 높은 정확도의 데이터(Q30 ≥ 85%)를 달성합니다.
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수천 건의 프로젝트와 영향력 있는 페이퍼를 지원한 풍부한 경험을 바탕으로 도움을 드립니다.
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정성, 정량, 차등 발현 분석을 위한 올인원 솔루션을 이용하세요.
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전문 생물정보학 팀이 지원하는 맞춤형, 출판 품질의 결과를 받아보세요.
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수천 건의 프로젝트와 영향력 있는 페이퍼를 지원한 풍부한 경험을 바탕으로 도움을 드립니다.
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Total RNA-seq은 코딩 RNA와 비코딩 RNA를 모두 포착함으로써 전사체에 대한 더 깊은 이해를 가능하게 하여, 폭넓은 연구와 임상적 발견을 지원합니다.
알려진 전사체와 새로운 전사체를 모두 프로파일링하고, 발현 변화를 파악하며, 전사체 전체에 걸친 서열 변이를 탐지합니다.
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전체적 RNA 발현 및 lncRNA 분석을 통해 질병 진단, 분류, 치료 반응을 위한 바이오마커를 찾아보세요.
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RNA-RNA 및 RNA-유전자 상호작용을 예측하여 조절 표적과 기능 경로를 밝혀냅니다.
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유전자 발현 네트워크와 분자 메커니즘을 이해하기 위해 코딩 RNA와 비코딩 RNA 간의 조절 관계를 조사합니다.
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Total RNA-seq은 코딩 RNA와 비코딩 RNA를 모두 포착함으로써 전사체에 대한 더 깊은 이해를 가능하게 하여, 폭넓은 연구와 임상적 발견을 지원합니다.
알려진 전사체와 새로운 전사체를 모두 프로파일링하고, 발현 변화를 파악하며, 전사체 전체에 걸친 서열 변이를 탐지합니다.
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전체적 RNA 발현 및 lncRNA 분석을 통해 질병 진단, 분류, 치료 반응을 위한 바이오마커를 찾아보세요.
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RNA-RNA 및 RNA-유전자 상호작용을 예측하여 조절 표적과 기능 경로를 밝혀냅니다.
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유전자 발현 네트워크와 분자 메커니즘을 이해하기 위해 코딩 RNA와 비코딩 RNA 간의 조절 관계를 조사합니다.
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샘플 양은 참고용으로만 제시되어 있습니다. 자세한 내용은 샘플준비 가이드를 다운로드하여 확인하세요. 자세한 정보가 필요하시면 맞춤 요청을 가지고 저희에게 연락해주세요.
| Library Type | Sample Type | Amount | RNA Integrity Number | Purity (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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|---|---|---|---|---|
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권장 데이터 생산량과 표시되는 분석 내용은 참고용일 뿐입니다. 자세한 정보가 필요하시면 맞춤 요청을 가지고 저희에게 연락해주세요.
| Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System |
|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
Total RNA-seq의 작업 흐름은 시료 준비와 품질 관리로 시작됩니다. 표적 전사체를 농축하기 위해 리보솜 RNA(rRNA)를 제거합니다. 분절된 RNA는 역전사를 거쳐 cDNA로 전환됩니다. 가닥 특이적 라이브러리(스트랜드 라이브러리 또는 방향성 라이브러리라고도 함)를 준비한 후, Illumina 플랫폼에서 페어엔드 150bp 전략을 사용해 시퀀싱을 수행합니다. 후처리 과정은 최고 품질을 보장하는 잘 알려진 노보진 파이프라인을 따릅니다. 맞춤형 생물정보학 솔루션은 요청 시 제공됩니다.
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|---|---|---|---|---|
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| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
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|---|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|
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| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
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|---|---|
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|---|---|
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|---|---|
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코딩 가능성 분석은 lncRNA를 다른 전사체와 구분하는 중요한 단계입니다. 우리는 CPC, CNCI, Pfam 등 여러 검증된 알고리즘의 예측을 합의 방식으로 통합해 신뢰할 수 있는 분류를 수행합니다.
우리는 전사체 길이, 엑손 수, ORF 길이와 같은 주요 구조적 특징을 비교하여 lncRNA와 mRNA 간의 특징적인 차이를 밝혀냅니다.
이 차트는 샘플별 발현 수준을 보여주며, x축은 샘플 이름, y축은 log₁₀(FPKM+1) 값을 나타냅니다.
유의미하게 상향 및 하향 조절된 유전자들의 Volcano 플롯.
서로 다른 샘플 그룹에 걸친 DEGs의 클러스터링 발현 프로파일링.
코딩 가능성 분석은 lncRNA를 다른 전사체와 구분하는 중요한 단계입니다. 우리는 CPC, CNCI, Pfam 등 여러 검증된 알고리즘의 예측을 합의 방식으로 통합해 신뢰할 수 있는 분류를 수행합니다.
우리는 전사체 길이, 엑손 수, ORF 길이와 같은 주요 구조적 특징을 비교하여 lncRNA와 mRNA 간의 특징적인 차이를 밝혀냅니다.
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서로 다른 샘플 그룹에 걸친 DEGs의 클러스터링 발현 프로파일링.
문의 내용을 보내주시면 Novogene 전문가가 연락드리겠습니다.
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알려진 전사체와 새로운 전사체를 모두 프로파일링하고, 발현 변화를 파악하며, 전사체 전체에 걸친 서열 변이를 탐지합니다.
알려진 전사체와 새로운 전사체를 모두 프로파일링하고, 발현 변화를 파악하며, 전사체 전체에 걸친 서열 변이를 탐지합니다.
전체적 RNA 발현 및 lncRNA 분석을 통해 질병 진단, 분류, 치료 반응을 위한 바이오마커를 찾아보세요.
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RNA-RNA 및 RNA-유전자 상호작용을 예측하여 조절 표적과 기능 경로를 밝혀냅니다.
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RNA-RNA 및 RNA-유전자 상호작용을 예측하여 조절 표적과 기능 경로를 밝혀냅니다.
유전자 발현 네트워크와 분자 메커니즘을 이해하기 위해 코딩 RNA와 비코딩 RNA 간의 조절 관계를 조사합니다.
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샘플 양은 참고용으로만 제시되어 있습니다. 자세한 내용은 샘플준비 가이드를 다운로드하여 확인하세요. 자세한 정보가 필요하시면 맞춤 요청을 가지고 저희에게 연락해주세요.
| Library Type | Sample Type | Amount | RNA Integrity Number | Purity (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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| Library Type | Sample Type | Amount | RNA Integrity Number | Purity (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
권장 데이터 생산량과 표시되는 분석 내용은 참고용일 뿐입니다. 자세한 정보가 필요하시면 맞춤 요청을 가지고 저희에게 연락해주세요.
| Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System |
|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
Total RNA-seq의 작업 흐름은 시료 준비와 품질 관리로 시작됩니다. 표적 전사체를 농축하기 위해 리보솜 RNA(rRNA)를 제거합니다. 분절된 RNA는 역전사를 거쳐 cDNA로 전환됩니다. 가닥 특이적 라이브러리(스트랜드 라이브러리 또는 방향성 라이브러리라고도 함)를 준비한 후, Illumina 플랫폼에서 페어엔드 150bp 전략을 사용해 시퀀싱을 수행합니다. 후처리 과정은 최고 품질을 보장하는 잘 알려진 노보진 파이프라인을 따릅니다. 맞춤형 생물정보학 솔루션은 요청 시 제공됩니다.
권장 데이터 생산량과 표시되는 분석 내용은 참고용일 뿐입니다. 자세한 정보가 필요하시면 맞춤 요청을 가지고 저희에게 연락해주세요.
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|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
Total RNA-seq의 작업 흐름은 시료 준비와 품질 관리로 시작됩니다. 표적 전사체를 농축하기 위해 리보솜 RNA(rRNA)를 제거합니다. 분절된 RNA는 역전사를 거쳐 cDNA로 전환됩니다. 가닥 특이적 라이브러리(스트랜드 라이브러리 또는 방향성 라이브러리라고도 함)를 준비한 후, Illumina 플랫폼에서 페어엔드 150bp 전략을 사용해 시퀀싱을 수행합니다. 후처리 과정은 최고 품질을 보장하는 잘 알려진 노보진 파이프라인을 따릅니다. 맞춤형 생물정보학 솔루션은 요청 시 제공됩니다.
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|---|---|
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|---|---|
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| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
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|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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| Library Type | Sample Type | Amount | RNA Integrity Number | Purity (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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| Library Type | Sample Type | Amount | RNA Integrity Number | Purity (NanoDrop) |
|---|---|---|---|---|
| lncRNA Library | Total RNA | ≥ 300 ng | ≥ 5.5, with flat baseline | OD260/280 ≥ 2.0; OD260/230 ≥ 2.0; no degradation, no genomic contamination |
| Exosomal lncRNA Library | Exosomal RNA | ≥ 10 ng | Fragments between 80-200 nt, no peaks > 2000 nt, FU*>10, with flat baseline | |
| Dual RNA library | Total RNA | ≥ 400 ng | ≥ 6.5, with flat base line |
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|---|---|
| Recommended Sequencing Depth | ≥ 40 million read pairs per sample for species with reference genome |
| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
Total RNA-seq의 작업 흐름은 시료 준비와 품질 관리로 시작됩니다. 표적 전사체를 농축하기 위해 리보솜 RNA(rRNA)를 제거합니다. 분절된 RNA는 역전사를 거쳐 cDNA로 전환됩니다. 가닥 특이적 라이브러리(스트랜드 라이브러리 또는 방향성 라이브러리라고도 함)를 준비한 후, Illumina 플랫폼에서 페어엔드 150bp 전략을 사용해 시퀀싱을 수행합니다. 후처리 과정은 최고 품질을 보장하는 잘 알려진 노보진 파이프라인을 따릅니다. 맞춤형 생물정보학 솔루션은 요청 시 제공됩니다.
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|---|---|
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| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
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|---|---|
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| Standard Data Analysis | •Data quality control •Structural analysis (alternative splicing & variation calling) •lncRNA identification & annotation •Expression quantification & differential expression profiling •Functional enrichment analysis •Protein-protein interaction (PPI) analysis •lncRNA target gene prediction |
Total RNA-seq의 작업 흐름은 시료 준비와 품질 관리로 시작됩니다. 표적 전사체를 농축하기 위해 리보솜 RNA(rRNA)를 제거합니다. 분절된 RNA는 역전사를 거쳐 cDNA로 전환됩니다. 가닥 특이적 라이브러리(스트랜드 라이브러리 또는 방향성 라이브러리라고도 함)를 준비한 후, Illumina 플랫폼에서 페어엔드 150bp 전략을 사용해 시퀀싱을 수행합니다. 후처리 과정은 최고 품질을 보장하는 잘 알려진 노보진 파이프라인을 따릅니다. 맞춤형 생물정보학 솔루션은 요청 시 제공됩니다.
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|---|---|
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코딩 가능성 분석은 lncRNA를 다른 전사체와 구분하는 중요한 단계입니다. 우리는 CPC, CNCI, Pfam 등 여러 검증된 알고리즘의 예측을 합의 방식으로 통합해 신뢰할 수 있는 분류를 수행합니다.
우리는 전사체 길이, 엑손 수, ORF 길이와 같은 주요 구조적 특징을 비교하여 lncRNA와 mRNA 간의 특징적인 차이를 밝혀냅니다.
이 차트는 샘플별 발현 수준을 보여주며, x축은 샘플 이름, y축은 log₁₀(FPKM+1) 값을 나타냅니다.
유의미하게 상향 및 하향 조절된 유전자들의 Volcano 플롯.
서로 다른 샘플 그룹에 걸친 DEGs의 클러스터링 발현 프로파일링.
코딩 가능성 분석은 lncRNA를 다른 전사체와 구분하는 중요한 단계입니다. 우리는 CPC, CNCI, Pfam 등 여러 검증된 알고리즘의 예측을 합의 방식으로 통합해 신뢰할 수 있는 분류를 수행합니다.
우리는 전사체 길이, 엑손 수, ORF 길이와 같은 주요 구조적 특징을 비교하여 lncRNA와 mRNA 간의 특징적인 차이를 밝혀냅니다.
이 차트는 샘플별 발현 수준을 보여주며, x축은 샘플 이름, y축은 log₁₀(FPKM+1) 값을 나타냅니다.
유의미하게 상향 및 하향 조절된 유전자들의 Volcano 플롯.
서로 다른 샘플 그룹에 걸친 DEGs의 클러스터링 발현 프로파일링.
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문의 내용을 보내주시면 Novogene 전문가가 연락드리겠습니다.
