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Small RNA数据量相对较小，因此对硬件资源的消耗不会太高。
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Small RNA是生物体内一类重要的提供因子，包括microRNA、siRNA和piRNA等。它们通过诱导基因沉默，降解靶基因等方式调控基因转录和翻译进而影响生物体生长、发育和疾病发生等生物学过程。
硬件需求
Small RNA数据量相对较小，因此对硬件资源的消耗不会太高。
推荐产品
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SeqKit
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SeqStation
解决方案概要
3’ adapte去除
分析之前的第一步是要去除3’ 端的adapter。
根据长度过滤reads
microRNA的长度范围在17-22bp，将长度<15bp的reads过滤掉，提高分析的准去率。
寻找已知的microRNA
将reads与miRbase数据库进行比对，筛选出已知的microRNA。
注释并且过滤到其他的Small RNA
其他的Small RNA 比如snoRNA, tRNA, piRNA等也会被测序出来存在于Reads中。将Reads和RNA家族数据库Rfam比对，对Small RNA进行注释，并且过滤掉。
差异表达分析
对多样本而言，miRNA表达差异分析可以有效鉴定出具有调控功能miRNA。
新microRNA预测
被测序的数据中除了已知的microRNA，还可能存在未被验证的新的microRNA，具有有效的调控功能。因此找寻新的miRNA可以为调控机制带来帮助。
miRNA靶基因预测
基因是miRNA作用的靶，miRNA通过作用于靶基因进而调控生物学过程。寻找靶基因更能认知到生物学过程的调控通路。
解决方案模块选择
| 测序数据质量控制 | FastQC 、fastx_clipper 、Cutadapt |
| 与miRBase数据库进行比对，鉴定已知microRNA | Blastn、Bowtie、miRanalyzer |
| 与Rfam数据库比对，鉴定注释rRNA、tRNA、snRNA等 | Bowtie、Blastn、tRNAscan-SE |
| 预测新的microRNA | miRDeep2、Mireap、miREvo |
| 无生物学重复的microRNA表达模式分析 | DEGseq |
| 有生物学重复的microRNA差异表达分析 | DESeq |
| microRNA的表达模式聚类分析 | Cluster |
| microRNA靶基因预测 | miRanda、RNAhybrid、Srnatools |
| 已知和新miRNA靶基因GO注释 | Blast2go |
| 已知和新miRNA靶基因Pathway分析 | KASS/KEGG |
| miRNA与基因相互作用网络 | Cytoscape |
手机版：Small RNA测序解决方案
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