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lncRNA测序是利用高通量测序技术对lncRNA进行检测，能够准确进行lncRNA鉴定及其靶基因预测。
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产品简介
长链非编码RNA（long non-coding RNA, lncRNA）是一类转录本长度超过200nt的非编码RNA，在表观遗传、转录及转录后等水平调控基因表达，广泛应用于动植物生长发育、调控机理、疾病标志物筛选、疾病的分子诊断及基因药物等研究。lncRNA测序是利用高通量测序技术对lncRNA进行检测，能够准确进行lncRNA鉴定及其靶基因预测，同时能分析mRNA序列及表达信息，两者联合分析挖掘其与特定生物学过程的调控关系。
产品优势
采用链特异性去核糖体建库方式，能够同时分析lncRNA、mRNA和circRNA，确定两条链的转录方向性，减少比对过程中的错误；
一次建库测序，即可获得mRNA、lncRNA、circRNA的标准分析及联合分析，深入探究多组学调控网络；
项目经验丰富，实验流程和生信分析流程成熟，数据可靠。
技术路线
结果展示
lncRNA鉴定
基于转录组拼接结果，首先与已知的lncRNA进行比较，去除组装出来的已知转录本，对剩下的转录本进行lncRNA预测。将各软件所识别出的lncRNA转录本进行统计，采用维恩图直观的展示各个方法预测出的lncRNA转录本共有和特有的数目。取4款软件预测结果的交集，作为本次分析预测得到新的lncRNA 数据集进行后续的分析。
lncRNA分类
经过四款软件预测得到的lncRNA分类结果进行饼图展示，将lncRNA分为lincRNA、Antisense-lncRNA、Intronic-lncRNA及sense-lncRNA。
差异表达lncRNA筛选
通过火山图（Volcano Plot）可查看lncRNA 在两个（组）样品中表达水平的差异，以及差异的统计学显著性，有助于筛选与表型性状相关的关键lncRNA。
差异表达lncRNA聚类分析
对筛选出的差异表达lncRNA 做层次聚类分析，将具有相同或相似表达行为的lncRNA 进行聚类，预测未知lncRNA可能具有相似的功能或参共同的代谢及信号通路。
差异表达lncRNA靶基因KEGG富集分析
差异lncRNA靶基因KEGG 富集散点图是 KEGG 富集分析结果的图形化展示方式。在此图中，KEGG 富集程度通过 Rich factor、Qvalue 和富集到此通路上的基因个数来衡量。挑选了富集最显著的 20 条 pathway 条目在该图中进行展示，若富集的 pathway 条目不足 20 条，则全部展示。
常见问题
Q1:lncRNA测序物种适用范围是什么？
A：有完善参考基因组的真核生物。
Q2:lncRNA文库为什么需要去核糖体链特异性建库？
A:（1）通过链特异性建库，可以确定转录本是来自正义链还是反义链，提高基因定量和基因注释的准确性；（2）只有部分lncRNA的3’端带有polyA结构，因此，采用去核糖体建库，能够获得更全面的lncRNA信息。
Q3:lncRNA靶基因如何预测？
A:基于lncRNA与其靶基因的作用方式，采用2种预测方法： （1）lncRNA调控其邻近基因的表达，主要根据lncRNA与gene的位置关系预测，lncRNA 100kb范围内的邻近基因为其靶基因； （2）通过样本间 lncRNA 与 mRNA 的表达量相关性分析方法来预测 lncRNA的反式靶基因。此方法需要一定样品数量保证其预测的准确性，因此当样本量小于5时不进行此项分析，结果为空。
长链非编码RNA（long non-coding RNA, lncRNA）是一类转录本长度超过200nt的非编码RNA，在表观遗传、转录及转录后等水平调控基因表达，广泛应用于动植物生长发育、调控机理、疾病标志物筛选、疾病的分子诊断及基因药物等研究。lncRNA测序是利用高通量测序技术对lncRNA进行检测，能够准确进行lncRNA鉴定及其靶基因预测，同时能分析mRNA序列及表达信息，两者联合分析挖掘其与特定生物学过程的调控关系。
产品优势
采用链特异性去核糖体建库方式，能够同时分析lncRNA、mRNA和circRNA，确定两条链的转录方向性，减少比对过程中的错误；
一次建库测序，即可获得mRNA、lncRNA、circRNA的标准分析及联合分析，深入探究多组学调控网络；
项目经验丰富，实验流程和生信分析流程成熟，数据可靠。
技术路线
结果展示
lncRNA鉴定
基于转录组拼接结果，首先与已知的lncRNA进行比较，去除组装出来的已知转录本，对剩下的转录本进行lncRNA预测。将各软件所识别出的lncRNA转录本进行统计，采用维恩图直观的展示各个方法预测出的lncRNA转录本共有和特有的数目。取4款软件预测结果的交集，作为本次分析预测得到新的lncRNA 数据集进行后续的分析。
lncRNA分类
经过四款软件预测得到的lncRNA分类结果进行饼图展示，将lncRNA分为lincRNA、Antisense-lncRNA、Intronic-lncRNA及sense-lncRNA。
差异表达lncRNA筛选
通过火山图（Volcano Plot）可查看lncRNA 在两个（组）样品中表达水平的差异，以及差异的统计学显著性，有助于筛选与表型性状相关的关键lncRNA。
差异表达lncRNA聚类分析
对筛选出的差异表达lncRNA 做层次聚类分析，将具有相同或相似表达行为的lncRNA 进行聚类，预测未知lncRNA可能具有相似的功能或参共同的代谢及信号通路。
差异表达lncRNA靶基因KEGG富集分析
差异lncRNA靶基因KEGG 富集散点图是 KEGG 富集分析结果的图形化展示方式。在此图中，KEGG 富集程度通过 Rich factor、Qvalue 和富集到此通路上的基因个数来衡量。挑选了富集最显著的 20 条 pathway 条目在该图中进行展示，若富集的 pathway 条目不足 20 条，则全部展示。
常见问题
Q1:lncRNA测序物种适用范围是什么？
A：有完善参考基因组的真核生物。
Q2:lncRNA文库为什么需要去核糖体链特异性建库？
A:（1）通过链特异性建库，可以确定转录本是来自正义链还是反义链，提高基因定量和基因注释的准确性；（2）只有部分lncRNA的3’端带有polyA结构，因此，采用去核糖体建库，能够获得更全面的lncRNA信息。
Q3:lncRNA靶基因如何预测？
A:基于lncRNA与其靶基因的作用方式，采用2种预测方法： （1）lncRNA调控其邻近基因的表达，主要根据lncRNA与gene的位置关系预测，lncRNA 100kb范围内的邻近基因为其靶基因； （2）通过样本间 lncRNA 与 mRNA 的表达量相关性分析方法来预测 lncRNA的反式靶基因。此方法需要一定样品数量保证其预测的准确性，因此当样本量小于5时不进行此项分析，结果为空。
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