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- 2026年04月19日
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北京诺禾致源科技股份有限公司
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转录组测序
诺禾致源转录组测序
全长转录组-三代测序助力转录组数据解读
有参转录组测序—解析基因表达及结构水平变化
医学转录组—剖析人和小鼠的mRNA信息
医学转录组测序采用Illumina测序平台，针对特定物种人和小鼠的组织或细胞在某个特定状态下转录的所有mRNA进行测序，与参考基因组比对，既可全面快速地获得mRNA序列和表达丰度信息，又可进行融合基因、可变剪切等结构分析。
真核无参转录组-用优质转录本测序探秘无参物种
原核转录组测序是基于Illumina测序平台，构建链特异性文库，研究原核生物在某个时期或者在某种环境条件下转录出来的所有mRNA。
宏转录组—捕捉微生态微环境活性微生物动态变化
宏转录组测序（Metatranscriptome Sequencing/ Metatranscriptomics）从整体水平研究特定环境中所有群体基因组转录情况和调控规律，以微生态微环境中全部RNA为研究对象， 结合高通量测序从转录水平研究复杂微生物群落变化，挖掘发挥功能的活性基因。
全面高效：
高通量全面捕捉微生态环境中所有生物转录本，剖析微生物多样性组成及动态变化，鉴定优势物种与活性微生物，筛选活性功能基因。
分析多样：
针对不同研究需要研发两套分析流程。一套针对微生物多样性与功能基因表达情况的分析；一套针对于微环境中病毒鉴定与功能的研究。
互作转录组—揭示物种间生存关系
互作转录组测序（Dual RNA-seq）主要是针对解决病原体和宿主之间的问题。无需分离两物种，避免分离造成的干扰；构建一个文库即可同时研究两个及其以上物种的转录情况和基因调控关系。
全面高效：
高通量全面捕捉相互作用物种转录本，剖析基因表达动态变化。
分析多样：
针对不同研究目的配套高级分析，比如共表达调控网络WGCNA、毒力因子注释等。
lncRNA测序—研究lncRNA的差异表达如何影响生物学过程
长链非编码RNA（long noncoding RNA, lncRNA）是一类长度超过200 nt的长链非编码RNA，通过与DNA、RNA或蛋白质结合，在表观遗传、转录及转录后等水平调控基因表达。
lncRNA测序针对有参考基因组样本开展准确的lncRNA鉴定和lncRNA靶基因预测，同时提供针对测序数据中mRNA的分析，结果更全面，广泛应用于医学、农学研究领域。
circRNA测序—研究circRNA的差异表达如何影响生物学过程
环状RNA（circular RNA, circRNA）是一类特殊的非编码RNA分析，测序采用Illumina测序平台进行测序，针对有参考基因组样本开展准确的circRNA鉴定以及来源基因的分析， 环状RNA测序在医学、农学研究领域应用越来越广泛。
高效、定量准确、检出率高：
基于高通量测序，依据主流数据库和circRNA鉴定软件，分析项目物种的circRNA信息，深入挖掘circRNA在转录调控中所发挥的重要功能。
smallRNA测序 —研究small RNA功能及调控机制
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。
全转录组测序—研究非编码RNA与mRNA间的靶向调控以及相互作用关系
全转录组高通量测序，采用去核糖体链特异性建库方法和小片段富集筛选建库方法，可实现编码RNA和非编码RNA的建库、测序、信息分析及联合分析、ceRNA等，从而快速全面准确地获得与特定生物学过程 （例如发育、疾病等）所有RNA转录本数据信息，通过数据分析将生物调控机制研究延伸到“ 网、多层面”结合的立体模式，有助于相对全面解读生物学现象。
1.两库全转录组测序：LncRNA+Small RNA
（1）采用去核糖体链特异性建库模式，进行PE150测序，实现lncRNA、mRNA、circRNA鉴定和定量、以及功能分析；
（2）采用富集小RNA片段建库方法，进行SE50测序，实现miRNA、siRNA以及piRNA鉴定和定量，以及功能分析等；
2.三库全转录组测序：LncRNA+ Small RNA+ CircRNA
（1）采用去核糖体链特异性建库模式，进行PE150测序，实现lncRNA、mRNA、鉴定和定量、以及功能分析；
（2）采用去除线性RNA，富集环状RNA建库方法，进行PE150测序，实现对低丰度的环状RNA鉴定和定量及功能分析；
（3）采用富集小RNA片段建库方法，进行SE50测序，实现miRNA的鉴定和定量，以及功能分析等；
以上两种模式，还可以实现互作网络分析，以及内源竞争性RNA鉴定和网络分析。
外泌体非编码RNA测序—挖掘细胞间通讯信息交流分子
外泌体非编码RNA测序：
富集血清、血浆、细胞上清等体液中或者组织培养的外泌体，通过非编码RNA测序筛选差异信号分子，研究潜在biomarker， 预测分子潜在功能，挖掘通路分子间相互作用模式，揭示生命活动胞间信号通讯机制，探索复杂生命活动形态。
多种富集方式：
提供试剂盒（PEG沉淀法）、超速离心、SEC（凝胶排阻色谱法）和密度梯度离心法，针对不同样本来源、不同分离需求和不同研究目的的外囊泡进行针对性的富集。
全套鉴定方法：
电镜鉴定用于鉴定外泌体囊泡结构，粒径检测用于测量外泌体浓度与直径大小；western-blot/纳米流式用于检测表面标志性蛋白以确定富集样本为外泌体。
Ribo-seq—核糖体印记测序
核糖体印记测序(Ribosome profiling sequencing)是指对与核糖体结合的正在翻译的RNA片段进行测序，来准确获取样本中所有可翻译分子（mRNA和其他潜在的可翻译RNA如lncRNA, circRNA等）的信息。Ribo-seq可以研究细胞内基因翻译的区域、水平、速率等，与转录组、蛋白质组以及ncRNA测序等进行关联分析，可以揭示转录后调控网络以及识别新的蛋白质编码基因。该技术利用蛋白酶抑制剂瞬时捕获住处于翻译过程的多聚核糖体与RNA链复合物，再通过RNA酶消化细胞中的RNA，得到被核糖体保护的正在翻译的RNA片段（Ribosome Protected Fragment，RPFs），然后对这些被核糖体保护的30nt左右的RNA片段进行富集、深度测序、定量分析。
2.Ribo-seq技术优势
高灵敏度与分辨率：Ribo-seq能够在单碱基分辨率下检测全基因组的翻译活动，提供了极高的灵敏度和精确度。UMI转录组测序—精准定量，研究mRNA的功能及调控机制
UMI 转录组测序，在文库扩增前为每一条逆转录的 cDNA 添加唯一的分子标签，标签伴随着片段扩增、测序和分析的全部过程，在保证精准定量的前提下，能够既可以检测基因表达水平差异，又可以提供结构分析， 还能发现稀有转录本，精确地识别可变剪切位点、基因融合等。其他相关产品
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文献和实验结合细胞在组织中分布的位置信息和转录组基因表达信息，了解细胞在空间背景下的异质性。
研究意义；而同样情况下RASGRP1的检测数据可能不能说明问题。 由此可知，设计的实验如果没有生物学重复，或者生物学重复的数量不够，就不能得到有统计意义的实验结果；获得的差异表达的基因很可能仅仅是少数个体差异的表现，并不能反映疾病或者某种特定生理状态的群体本质特征。 3.生物学重复设置几个合适？ 您是不是有同样的问题：转录组测序是否必须进行生物学重复啊，是否要3个重复，是否可以用3个样品的RNA等量混合代替生物学重复，如果不重复能否发文章…..？一方面是有限的经费，一方面是编辑的质疑；实在很难
今天，我们从真实数据出发，利用已发表文献中的数据进行实战。如何找到 GSEA 所需要的数据？我们选择的文献是安秀丽老师团队最近在 Blood 上发表的一篇题为《Identification and transcriptome analysis of erythroblastic island macrophages》的文章。感兴趣的小伙伴可以详细读一下这篇文章，而我们目前要做的就是利用其转录组数据进行 GSEA 分析。首先，我们根据其 GSE 号在 NCBI 中的 GEO 数据库中找到该文
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