A：标准分析内容包括 SNV、InDel、CNV、SV。
A：全基因组重测序是对已有参考基因组序列的物种的个体或群体进行重新测序，通过与原有基因组进行比较，得出丰富的全基因组变异信息。随着测序成本的降低和分析技术的成熟，目前全基因组重测序在不同物种、不同应用和研究领域均已有广泛应用。根据客户的研究需求可以达到对应的测序深度，一般来说≥30X 可以满足 SNV、InDel、CNV、SV 的数据需求；当然测序深度越高，变异检出的可信度越高。
A：总量≥ 2 µg，浓度≥ 50 ng/µl，有明显主带，无污染。
A：【查看】
A：【查看】
A：样本比对到参考基因组的比例一般情况下达到 99% 以上，如果过低说明样本可能存在污染。
A：
A：ceRNA 芯片有四大优势：
（1）高稳定：采用 Agilent eArray 平台设计， SurePrint 技术合成，检出率高，技术重复性高于 99%，利用芯片碱基互补杂交的方式，能够更灵敏、更稳定地检测整体表达丰度较低的 circRNA；
（2）高超值：同时检测 lncRNA、mRNA、circRNA，一箭三雕，具有低投入高产出的效果，让您畅游 ceRNA 调控研究；
（3）高通量：人 ceRNA 芯片包含 88371 个 circRNA，58539 个 lncRNA，18263 个 mRNA；小鼠 ceRNA 芯片包含 37852 个 circRNA，64510 个 lncRNA，22564 个 mRNA；
（4）高特异：针对 circRNA 设计特异的反向剪接位点探针，保证每个探针检测的特异性，避免与母基因之间的冗余影响。
A：除常规样本像组织、细胞可以用 ceRNA 芯片进行检测外，挑战性样本像血清、血浆和外泌体同样适用 ceRNA 芯片。
A：我们芯片的数据分析一般可以分为基础分析和高级分析两部分，ceRNA 芯片的基础分析主要包含差异基因的筛选，差异基因的 GO/KEGG 富集分析，以及 lncRNA 的靶基因预测和 circRNA-miRNA 的结合预测。其亮点主要在高级分析部分，有 ceRNA 调控网络分析，lncRNA-mRNA 共表达分析以及 IPA 分析、mRNA 基因互作网络分析等可供客户选择。
A：SBC ceRNA 芯片目前是我们公司 RNA 芯片类的的明星产品，销量可观，客户的满意度也很高。截止到 2019 年 5 月太阳成集团客户利用 ceRNA 芯片已经发表了 14 篇文章，详见附件 【查看】
A：
A：我们有丰富的芯片实验经验，完善的数据分析流程，确保在样品质检合格后，20 个工作日内出具详细的结果报告。
A：可以的，Affymetrix 的几款芯片像 U133 Plus 2.0，Primeview，Clariom D 都可以用于 FFPE 样本的检测。
不同样本有不同的送样要求，太阳成集团芯片实验室总结的送样要求可供参考：
A：太阳成集团拥有 Agilent 和 Affymetrix 主流的表达谱芯片，助力客户发表了大量的文章，附件详细地列出了利用各款表达谱芯片发表的文章 【查看】
A：芯片检测是一种高通量的筛选工具，后期需要进行一系列的验证工作，其中 RT-qPCR 是常见也是简便的芯片结果验证方法。通常在拿到芯片结果后，可以按照链接中的方法用 RT-qPCR 对芯片结果进行验证 【查看】。
A：主要从两个方面来考虑：
（1）图象：
主要看芯片扫描图有无划痕，有无图象缺失，图象是否清晰，背景是否过高，点是否规则，大小是否均一，有无融点，拖尾等 现象，图象均一性如何，是否存在边缘不清晰，阳性及阴性内参的情况等。
（2）数据：
①检出率是否异常；
②相关系数（重复性如何）；
③变异系数（CV 值大小）；
④与 qPCR 趋势的吻合程度；
⑤技术重复中差异基因的重复程度等。
A：CV 值是标准偏差与平均值之比，用百分数表示，计算公式为：CV = SD/Mean×100%。通过比较两组数据之间的 CV 值来判断芯片体系是否稳定。在 Agilent 表达谱芯片实验中，用重复探针点（10 次重复）信号的 CV 值来计算芯片的稳定性和技术的稳定性，不同的芯片这样的探针点从 20 到 100 个不等。Agilent 商品化芯片的 CV 值合格阈值是低于 15%。
A：芯片检出率没有也不应该有一个统一的标准，因为芯片只是一个检测工具，芯片实验的结果是以数据的形式反映出样本里基因表达的情况，也就是说检出率是样品本身的属性，而不是评价芯片实验质量的指标。即使对于同一个物种，不同材料检出率也不同，比如，人组织的检出率要明显高于细胞。一般来说相同样品的检出率相差不超过±5%。
A：
A：目前我们有三款 SBClncRNA 芯片，分别可以用于检测人、小鼠和大鼠的 lncRNA 表达情况。
A：SBC lncRNA 芯片主要有以下几个优势：
（1）采用 Agilent eArray 平台设计，Agilent SurePrint 技术合成，检出率高，技术重复性高于 99%；
（2）覆盖主流 lncRNA 数据库的 lncRNA 信息，可同时检测 lncRNA 和 mRNA，便于挖掘两者之间的关联性；
（3）芯片实验过程中采用随机引物扩增的方式，可同时扩增带 poly- A 和不带 poly- A 的 lncRNA。
A：有的，lncRNA 近来来是非编码 RNA 研究的热点，太阳成集团助力多位老师利用 lncRNA 芯片发表影响因子不低的文章，详见附件 【查看】。
A：lncRNA 的定量验证方法与 mRNA 基本相同，需要特别注意的是对于“exonic_sense”来源的 lncRNA，在引物设计时一定要区分开 lncRNA 和 mRNA。验证过程中需要注意的事项请详见附件 【查看】 。
A：我们的 SBC lncRNA 芯片是基于主流 lncRNA 数据库设计的，在芯片结果中我们会列出每个探针对应的 lncRNA 详细的信息可以直接根据 accession 号在相应的数据库中进行 lncRNA 序列信息的查找。由于目前 lncRNA 的研究还处在初级阶段，很多 lncRNA 都是预测的，因此随着研究的深入，会发现部分 lncRNA 并非真的为 lncRNA。如果芯片结果里出现某些 lncRNA 在相应的数据库中查找不到序列信息，那么很有可能该 lncRNA 已经不被该数据库收录了。
A：lncRNA 研究目前可分为 biomarker 研究和分子机制研究这两个方向。 由于 lncRNA 具有组织特异性，且已有相关研究报道 lncRNA 在疾病组织和血液中特异性表达，因此，lncRNA 是一类理想的疾病研究潜在 Biomarker。
lncRNA 可以与蛋白复合体结合，调控基因的转录；可以影响 mRNA 的稳定性和翻译；可以作为 miRNA 的”sponge”；可以作为 miRNA 的前体分子等。从 lncRNA 的分子作用机制入手，是目前 lncRNA 研究的热点。
A：目前已知功能的 lncRNA 很少，根据 lncRNA 可以调控 mRNA 的特点，进行 lncRNA 靶基因预测，通过靶基因的功能间接推测 lncRNA 的功能。
lncRNA 的靶基因预测分为 cis 预测与 trans 预测。Cis 预测的原理是找出 lncRNA 所处染色体位置上下游 10 kb 范围内的蛋白编码基因。Trans 预测先采用 blast 选出序列上与 lncRNA 互补的 mRNA 序列，再利用 RNAplex 计算两序列之间的互补能量，筛选出可能稳定结合的 mRNA。
A：根据 lncRNA 与编码蛋白基因的关系，可以把 lncRNA 分为 5 类：
（1）Sense- overlapping：与 mRNA 外显子有重叠区，转录方向一致；
（2）Antisense-overlapping：与 mRNA 外显子有重叠区，转录方向相反；
（3）Bidirectional：与 mRNA 转录方向相反，转录起始位置距离在 1kb 内；
（4）Intronic：lncRNA 完全落编码蛋白基因的内含子中；
（5）lncRNA 位于编码蛋白基因的基因间区。
A：
A：circRNA 芯片主要基于 circBase 数据库，我们在设计的时候针对 circRNA 的反向剪切位点进行探针设计，保证每个探针能特异性能检测 circRNA，从而避免与母基因之间的冗余影响。
A：目前我们有三款 SBC circRNA 芯片，可以用于检测人、小鼠和大鼠的 circRNA 表达情况。
A：SBCcircRNA 芯片的 circRNA 信息主要来源于 circBase 数据库，其中小鼠 circRNA 芯片包含了部分 SBC 测序来源的 circRNA，丰富了小鼠 circRNA 芯片的 circRNA 信息。
A：太阳成集团做 circRNA 芯片的客户相对较少，一般会选择 ceRNA 芯片，因为 ceRNA 芯片除包含了 circRNA 芯片里面所有的信息外，还包含了 lncRNA 的信息，因此一般客户相对来说会选择信价比更高的 ceRNA 芯片。利用 circRNA 芯片发表的文章详见附件 【查看 】。
A：由于 circRNA 特殊的环化结构，且与母基因具有相同的序列信息，在设计 RT-qPCR 引物时，我们建议将上下游引物设计在反向剪切位点的两侧，且产物应包含反向剪切位点，如此能够有效检测 circRNA 的表达量，避免 circRNA 母基因的冗余影响。具体详见附件 【查看】。
A：有很多在线数据库可供参考，具体可以分为两大类：信息查询数据库和功能研究数据库。
（1）信息查询数据库：circBase、CIRCpedia；
（2）功能研究数据库，可进行 ceRNA 分析，蛋白编码预测，RNA 结合蛋白预测等：circRNADb、starBase、deepBase、circ2Traits、circNet、Circular RNA Interactome。
A：circRNA 研究可分为 biomarker 研究和分子机制研究两个不同的方向。
由于 circRNA 表达稳定、不易降解 、具有组织特异性、疾病特异性等特点，且血液中有丰富的表达， 因此使得 circRNA 成为理想的 Biomarker。
circRNA 分子机制的研究与 lncRNA 类似， circRNA 可作为 miRNA 的海绵吸附体影响 miRNA 对其下游靶基因的表达调控；circRNA 调控母基因的转录等生物学功能。此外，circRNA 翻译成蛋白进而调控细胞功能也是一个新的方向。
A：circRNA 的研究尚处于初级阶段，很多功能还有待于进一步研究，目前对 circRNA 功能的预测主要有两种方法：
（1）通过对 circRNA 母基因的功能分析来推测 circRNA 的功能，该功能预测主要基于 circRNA 调控母基因的原则；
（2）通过 ceRNA 机制分析找到潜在的 circRNA-miRNA-mRNA 调控网络，以 mRNA 的功能推测 circRNA 的潜在生物学功能，该功能预测基于 ceRNA 机制。
A：500ng。DNA 浓度不低于 55ng/μl，OD 260/280 值应在 1.7～2.0 之间，A260/A230 > 1.5；RNA 应该去除干净；不含有其它个体或其它物种的 DNA 污染。
A：8 或者 8 的倍数。
A：SNP 芯片可以通过判断 SNP 探针以及周围探针的信号强度是否为正常（2 份），来推测 CNV 的发生与否。但 SNP 探针获得信号强度的能力不如 CNV 探针（单态性探针），因此进行 CNV 的检测能力逊色于 Affymetrix CytoScan HD 等 CNV 芯片。
A：
A：对于常规物种如人、小鼠、大鼠可以选用 Agilent 的 miRNA 芯片，其他物种可以选用 Affymetrix 的 miRNA 芯片，该款芯片包含人、小鼠、大鼠在内的 203 个物种的 miRNA 信息。
A：主要原因可以概括为以下几点：
（1）EDTA 抗凝的离心力是可控的，而血液凝固就很难说，因此血浆的可控性好；
（2）每个人血的凝血因子不一样，且易出现溶血现象，因此血浆比血清可靠；
（3）血清的样本之间的差别比较大，没有血浆样本那么稳定；
（4）相较于血清，血浆包含了肿瘤细胞脱落的 miRNA 或其他组织释放的 miRNA；因此血浆样本的芯片数据相较于血清样本其 CV 值更大，检出率也更高。
A：使用试剂盒抽提 RNA 时，使用 total RNA 的抽提方法，而不是 miRNA 的抽提方法，而且在同一试验中，要使用同一种抽提方法，以便得到可比较的实验结果。
A：miRNA 相对于其他非编码 RNA，对其的研究起步的更早，技术更成熟，功能机制研究也更为透彻，发表的 miRNA 文章也相对较多，附件是太阳成集团客户利用 miRNA 芯片发表的部分高分文章 【查看】
A：主要可以从两个方面来解释，一是 miRNA 本身数量少，比如基于 miRBase V21 设计的 Agilent miRNA 芯片中，人的 miRNA 芯片包含 2549 个 miRNA，小鼠的包含 1881 个 miRNA，大鼠的仅包含 758 个 miRNA；二是 miRNA 本身表达量低，miRNA 相对于 mRNA 来说，其表达量要低得多，再加上样本本身的属性，因此会出现芯片筛选到的差异基因数很少的情况。
A：检出率与样本的相关性很大，以人的样本为例，组织和细胞的检出率一般是 15-30%，血浆检出率一般是 5 -12%，血清一般是 2 -10%。外泌体类样本因为分离技术和实验的限制，以及外泌体来源的不同，检出率波动较大，1-30% 都有可能。
A：miRNA 芯片能做的高级分析其实不多，大多是基于与之相关的 mRNA 分析，miRNA 高级分析主要包括以下内容：
A：可以对单个样本进行 SNP、InDel 和 CNV 变异检测，也可以对成对肿瘤样本进行体细胞 SNP、InDel、CNV 和 LOH 进行检测。
A：由于外显子测序有杂交捕获的过程，这样就会涉及捕获效率。各外显子的杂交效率不同，其同源竞争的情况也不同，所以不同的外显子的覆盖率存在差异。一般情况下，外显子测序不能用于 CNV 的检测，但我们采用国际主流软件和长期优化的分析方法可以针对单个样本进行 CNV 变异检测。
A：外显子测序是全基因重测序的一个较为经济的替代手段，对研究基因的 SNP、Indel 等具有较大的优势。人的全基因组约 3G，外显子占人全部基因序列的 1%。重测序一般需要测 30X，即 90G 数据，外显子测序一般测 50-100 X，在实现较低成本的前提下对发生突变后较有可能影响功能改变的序列进行针对性的研究，性价比高。
A：可以做，FFPE 10um 切片，至少 10 片。
A：组织或全血 DNA 质量较好，要求主带清晰，无降解，浓度大于 50ng/ul，总量大于 1ug，OD260/OD280 =1.8~2.0，OD260/OD230=1.5 ~2.2。
A：捕获效率，指比对到目标区域的有效数据量占总的数据量的比例。捕获效率的高低不影响数据质量，只影响数据的有效比例。捕获效率越高代表数据的利用率也越高。
测序深度（Sequencing Depth）是测序得到的碱基总量（bp）与基因组大小的比值。
覆盖度（coverage）是目标区域被覆盖到的比率，一般外显子的覆盖度都可以达到 95% 以上；随着测序深度的增加，覆盖度也会增加。
