流产物cnv+seq检测

  • 为什么要做cnvseq
    答:CNV-seq是一种基于高通量测序技术的新型染色体疾病检测方法,可对多种类型的样本,如外周血、绒毛、羊水、脐带、流产物等进行检测,一次分析23对染色体非整倍体以及>100 kb的染色体拷贝数变异(CNV)。
  • WISECONDOR NGS 检测CNV 介绍
    答:产前检测,传统使用绒毛膜绒毛或羊水取样,进行核型分析。但是取样会造成约1%的流产概率。研究表明,约3.4%~6.2%的胎儿cfDNA会出现在母亲的血浆中,且在整个基因组中呈现均一分布。这些片段已经足够用于检测胎儿的染色体异常。目前使用NGS进行产前检测的一个缺陷是,每次在检测一组新的数据时需要配套检测健...
  • 我是一名高龄产妇,打算做产前诊断,有点害怕,应该注意点什么呢?_百度知 ...
    答:然后还应该注意的就是提前和医生沟通,预约产前诊断的时间,让医生对你的身体进行充分的评估,并开始排队。我国产前诊断现在处于供不应求的状态,很可能排不上。这里推荐您选择2019年国内专家共识统一推荐的CNV-seq进行产前诊断。不同于核型分析的是,它采用了全基因组覆盖的基因检测技术对胎儿染色体进行检测...
  • seq(16)×3什么意思
    答:seq(16)×3意思是16号染色体三体。16号染色体三体是属于染色体的疾病,通常会造成流产的情况出现,不能进行正常的生育。16号染色体三体的出现是因为受精卵在形成的过程中,16号染色体没有成功造成分裂,形成了三条16号染色体,从而造成了16号染色体三体。

  • 网友评论:

    阙馨15817847091: 用qPCR验证RNA - Seq挑多少个基因合适 -
    11886幸别 : 做完RNA-Seq测序之后,往往会用QPCR来验证一下结果.因为RNA-Seq测序数据得到的结果作为定量参考,参数的改变也会造成结果的不同.所以需要进行qPCR验证,表达水平的结果最终以实时定量PCR为准.一般需要验证基因的数目:20...

    阙馨15817847091: 如何做RNASeq分析 -
    11886幸别 : 如果是定性分析,这可以选用 反转录pcr 如果是定量分析,可以用western印记来检测RNA量,或提取全RNA用电泳分析,或在所分析序列中加入荧光标签,观察所表达蛋白的荧光强度

    阙馨15817847091: 血浆样本进行rna - seq需要注意些什么 -
    11886幸别 : microarry用于检测已知序列的样本,rna-seq已知序列和未知序列的样本都可以测序; microarry比较便宜,rna-seq相对较贵; 芯片相比于测序,最大的优势在于对于低表达丰度基因具有较好的检测灵敏度与准确度,因为探针的排布是有选择的;而测序,即便在建库过程中进行了均一化,所检测到的肯定还是高丰度基因占数据绝大多数; 测序的准确性高,而且能够获得的信息更丰富.

    阙馨15817847091: 转录组测序和RNA - seq的区别是什么 -
    11886幸别 : 转录组测序和RNA-seq是一样的,他们的关系如下: 1. 转录组测序的方法很多,而RNA-seq是当前转录组测序的一种测序方法,又称为二代测序,包括454,solexa等. 2. RNA-seq即转录组测序技术,就是把mRNA,smallRNA,and NONcoding ...

    阙馨15817847091: ChIP - seq测序后该做哪些生物信息学分析 -
    11886幸别 : ChIP-seq测序后该做哪些生物信息学分析 高通量数据类型主要包括基因芯片和基因测序,我估计你想知道的是具体的内容. 具体的内容其实是指的高通量测序技术的应用,例如microarray,RNA-Seq,Exome-Seq,Target-Seq,Whole-genome-...

    阙馨15817847091: 转录组测序和RNA - seq的不同是什么 -
    11886幸别 : 转录组测序的研究对象为特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和,主要包括 mRNA和非编码RNA .转录组研究是基因功能及结构研究的基础和出发点,通过新一代高通量测序,能够全面快速地获得某一物种特定组织或器官在某一状态下的几乎所有转录本序列信息,已广泛应用于基础研究、临床诊断和物研发等领域.

    阙馨15817847091: 我的RNA - Seq数据,101bp大小.测序公司给我1.5G数据,大约有多少reads? -
    11886幸别 : 你的问题描述不清楚,需要描述一下是否是PE测序,1.5G是1.5Gbp还是1.5GB.我按照PE测序101和1.5Gbp给你计算,就是1.5*10^9/100=1.5*10^7(条reads)=15M条reads

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