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small RNA测序
小RNA（Small RNA，sRNA）通过特异性地识别结合 RNA 诱导的沉默复合体(RISC)对目标 mRNA 的表达在转录和翻译水平进行抑制，在调节个体发育、细胞增殖分化、肿瘤的发生发展及抗病毒等整个细胞水平的几乎所有事件中起着重要的调控作用，是细胞中高度复杂的 RNA 调控网络中的重要成员。目前广为研究的small RNA 主要是miRNA、siRNA和 piRNA，其中 miRNA 的研究最为深入。
Small RNA测序采用Illumina测序平台，可针对样本中的sRNA展开分析，既能鉴定已知sRNA、也能预测新的sRNA并预测sRNA的靶基因，为研究small RNA功能及调控机制提供有力手段。
- 植物方向：植物对环境的适应性、突发、个体发育、遗传性状
- 动物方向：农艺性状、适应性、个体发育、遗传性状、药物干预模式动物调控机制
- 性状或环境差异研究：寻找研究对象重要性状或表型；研究胁迫环境下的机体响应机制；
- 互作关系研究：通过转录水平寻找到关键调节的基因或者代谢通路，研究宿主与寄主之间相互作用关系。
典型宏基因组数据分析流程如下图所示：（可以根据实际项目需要定制专门的分析流程）
使用diamond软件将质控后的高质量测序数据比对到 nr数据库，得到样品的物种组成和相对丰度信息。
在注释时，使用CARD数据库中的工具软件rgi将非冗余基因的蛋白序列分别数据库进行比对，找出比对上的数据库中对应序列，并得到对应的抗性基因和抗性相关信息。
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种分析和简化数据集的技术，通过将方差进行分解，将多组数据的差异反映在二维坐标图上，坐标轴取能够最大反映方差 的两个特征值。通过分析不同样品物种组成可以反映样品间的差异和距离。PCA图上两个样品距离越近，则表示这两个样品中物种的组成越相似。使用R语言工具分别绘制不同分类水平PCA分析图
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