Re: [討論] 推薦的RNA seq廠商

看板Biotech作者 (林果)時間8年前 (2016/07/13 11:11), 8年前編輯推噓9(9推 0噓 14→)
留言23則, 7人參與, 最新討論串2/2 (看更多)
當你與你們的團隊的研究想做RNASeq之前,你們應該要問以下的問題: 1) 你們為什麼要做RNASeq? 要做哪一種RNASeq (RNASeq有一打以上的變化) 2) RNASeq對你們的研究有什麼優勢是其他科技無法取代的？ 3) 你們有沒有依照RNASeq的特性設計你們的實驗 4) 你們有沒有獨立品管RNASeq data的能力？ 5) 分析手法的功力對RNASeq實驗影響非常非常的大, 由於每個實驗特性不太一樣 需要的手法可能也會不同, 你們有沒有分析能力？ 以及事後結果品管能力？ 如果你們團隊現階段無法很清楚的回答1-4題, 那請先找到這四題的解答再決定 要不要花錢做RNASeq。尤其是第四題, 無法品管data就跟去珠寶店買鑽石但分不出 鑽石跟玻璃的差別一樣的等人坑。 至於第五題, 廠商通常不會對單一個案調整分析系統, 而且他們通常也不會有 生資分析師坐鎮與你們合作, 所以最好還是要找到自己可以合作的生資實驗室。 如果你們找不到的話, 又只是想用RNASeq來做gene expression analysis, 我會建議直接做microarray, 矩陣的分析手法簡單成熟, 結果出來自己就可以做分析 最重要的是, 絕大部分普通covereage RNASeq找得到的differential expressed gene microarray也都找得到, 在沒有好的NGS分析能力支援時這大概是最有效的做法 全世界有太多太多實驗室做RNASeq 實驗時完全不了解這技術, 也因此浪費了很多錢 製造沒有太多用處的資料, 在台灣這種研究經費有限的環境下, 絕對要對技術了解後 再決定要不要做。 ※ 引述《michaelhsien (MichaelHsien)》之銘言： : 哈囉大家好 : 我的研究想要做RNA seq : 詢問了幾家廠商，發現有不少人在做 : 像是 基龍米克斯、源資、圖爾斯…等等（非廣告） : 但是不知道這幾家廠商定序品質及事後分析服務是否完善 : (我們不是很擅長生物資訊方面，所以希望事後分析要夠好...) : 請問板上的各位 : 是否有推薦的廠商 : 或是很雷的廠商…QQ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 73.219.186.149 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Biotech/M.1468379487.A.E9A.html
推
07/13 14:58, , 1F
同感,推一個.
07/13 14:58, 1F
推
07/13 16:42, , 2F
同意可以array解決就用array...是說我也不知道RNAseq完的
07/13 16:42, 2F
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07/13 16:42, , 3F
結果分析跟array有啥差別就是了 XD
07/13 16:42, 3F
除了isoform, sequence variant, fusion, non-coding, differential transcript expression, intron retention 等現有microarray 技術很難克服以外, 就連gene expression 這種基礎的分析, RNASeq 跟microarray 差距也是很大. microarray只能偵測到hundred fold change, 而RNASeq 能偵測到few thousand fold change以上。更何況microarray有嚴重資訊飽和的問題, 很難分辨高表現基因的變化。 Microarray 的specificty 也是遠遠落後RNASeq。只是這些好處需要有深厚的分析功力 才能顯彰出來, 沒有分析能力拿到RNASeq也無法得到好處。 有能力設計RNASeq實驗的人在很多地方是有辦法將RNASeq 實驗開銷壓到低於microarray, 所以除了一些客製化microarray以外,在transcriptome研究microarray已經非常快速 也非常全面的被RNASeq 取代。 現在使用microarray的理由差不多只剩沒有 能力分析RNASeq而已
推
07/13 17:26, , 4F
一種情況是老闆家底很厚所以用RNASeq作gene finding
07/13 17:26, 4F
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07/13 17:28, , 5F
不然研究基因表現還是循序漸進qPCR >Array >NGS才好
07/13 17:28, 5F
完全看你的實驗研究是要做什麼, NGS做discovery, qPCR做validation是大致上的共識, 但我也接過reviewer 對qPCR結果不滿意要求做NGS 為validation。 至於gene finding需要的是功力雄厚的生資人以及設計好的NGS 實驗
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07/13 17:32, , 6F
很多最後覺得雷的也是因為拿到data太大無法整理掛在
07/13 17:32, 6F
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07/13 17:34, , 7F
那邊,例如軟體跑完產生的 .csv 出來但大小有1Mega
07/13 17:34, 7F
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07/13 17:34, , 8F
我看到都覺得頭痛,相信很多人無法消化.
07/13 17:34, 8F
不會unix 與R, 只會用excel的話還是找有生資背景的人合作吧...要不然就是回去做array就好
推
07/13 17:41, , 9F
我也看過不少慘劇是Array結果跟RNASeq不一樣,只能苦
07/13 17:41, 9F
推
07/13 17:41, , 10F
+1
07/13 17:41, 10F
Array 跟NGS 結果不一樣是常常看到的, concordance 大約只有80-90%吧
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07/13 17:42, , 11F
笑了,哈哈NGS哈哈.如果是作驗證的,退路也要想好.
07/13 17:42, 11F
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07/13 18:00, , 12F
上面應該是要講1Gb的.csv吧，1Mb的應該還好
07/13 18:00, 12F
推
07/13 18:59, , 13F
隨便export出來都1Mb以上，但第一次用excel打開來
07/13 18:59, 13F
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07/13 18:59, , 14F
看時，只能苦笑。
07/13 18:59, 14F
推
07/13 19:04, , 15F
我想表達的是整理.csv已經是最末端的工作了，但這
07/13 19:04, 15F
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07/13 19:04, , 16F
裡面資料量還是很大，我也想問個問題，大家覺得這
07/13 19:04, 16F
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07/13 19:04, , 17F
應該是Researcher, 廠商，還是生資人員來整理?
07/13 19:04, 17F
就像我之前講的這不是廠商的問題, 你們需要的是會做生資的研究人員 ※ 編輯: lingon (73.219.186.149), 07/13/2016 21:26:23
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07/13 21:24, , 18F
這個嘛..如果不是模式物種..也是得先做RNASeq才有array
07/13 21:24, 18F
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07/13 21:25, , 19F
我們的實驗物種就沒有序列資料可以做array
07/13 21:25, 19F
※ 編輯: lingon (73.219.186.149), 07/13/2016 21:44:26
推
07/13 23:11, , 20F
( -3-)y=~ 就算同物種都in bred還是不一定啊
07/13 23:11, 20F
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07/14 01:02, , 21F
說實在話看不太懂j網友在說什麼...
07/14 01:02, 21F
推
07/31 21:53, , 22F
推一下
07/31 21:53, 22F
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07/31 21:54, , 23F
有考慮到RNA-seq通常實驗室都蠻有錢的 就塞給廠商吧
07/31 21:54, 23F
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