Análisis de RNA-Seq

RNA-Seq es una aproximación de secuenciación de nueva generación (NGS) que cuantifica la presencia de ARN mensajero en una muestra biológica. Se emplea para mapear los cambios en el transcriptoma celular.

Aplicaciones más comunes

• Expresión de genes: detección, medida y comparación de transcritos codificantes de una población de células.
• Splicing alternativo: los exones/intrones son examinados por secuenciación.
• Descubrimiento de ARN no codificante: Identificación y análisis funcional de ARN que no se traduce en proteína.
• Antisentido: examen de un subconjunto de transcritos que representan la orientación anti-sentido y que se correlaciona con cambios de expresión de genes.
• Detección de fusiones: identificación de transcritos fusionados producidos por reorganizaciones genómicas.
• Célula única: estudio del transcriptoma completo de una célula concreta que ha sido aislada, en contraposición a la media de transcritos en millones de células.

Análisis de datos RNA-Seq

La siguiente figura muestra un protocolo general de análisis de datos de RNA-Seq. Un análisis típico de RNA-Seq consiste en:

• Control de calidad y filtro de lecturas basado en las medidas de calidad
• Alineamiento contra el genoma de referencia o ensamblaje del transcriptoma
• Obtener el número de lecturas por gen/tránscrito
• Normalización y corrección de la desviación
• Análisis de datos basado en los objetivos definidos

Resultados de nuestros análisis

Nuestro servicio emplea protocolos de RNA-Seq generalmente aceptados que adaptamos a su propósito de estudio. Algunos de los posibles análisis con datos RNA-Seq que ofrecemos son:

• Diferencia de expresión entre condiciones
• Estudio de series temporales
• Análisis de supervivencia
• Inferencia de co-expresión entre genes
• Clustering de muestras
• Predición de fenotipos con datos de expresión
• Identificación de marcadores de enfermedad
• Definición de perfiles de expresión, etc.

Prestamos un servicio de análisis completo y personalizado, que proporciona resultados facilmente interpretables en tablas y gráficos interactivos. También proporcionamos análisis funcionales de los resultados para identificar rutas moleculares afectadas e identificar relaciones enriquecidas con enfermedades, funciones biológicas, palabras clave en artículos, etc.