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- 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 。
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- 2026年04月18日
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转录组测序
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华大科技
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、临床诊断和药物研发等领域。
技术优势
- 任意物种的全转录组分析：无需预先设计特异性探针，因此无需了解物种基因或基因组信息，能够直接对任何物种进行最全面的转录组分析；
- 覆盖度高：数字化信号，直接测定几乎所有转录本片段的序列；
- 检测阈值宽：跨越6个数量级的宽检测阈值，从几个到数十万个拷贝精确计数；
- 分辨率高：可以检测基因家族中相似基因及可变剪接造成的单碱基差异；
- 检测范围广：从几个到数十万个拷贝精确计数，可同时鉴定及定量正常和稀有的转录本。
研究内容
一、无参考基因组序列的转录组
1. 标准信息分析
1）对原始数据进行去除接头序列及低质量reads的处理；
2）数据产出统计及测序数据的成分和质量评估；
3）组装结果分析；
4）Unigene功能注释及COG分析；
5）Unigene的GO分类；
6）Unigene代谢通路分析；
7）预测编码蛋白框（CDS）；
8）Unigene表达差异分析；
9）Unigene在样品间的差异GO分类和Pathway富集性分析；
10）SNP分析（仅针对真核生物）；
11）SSR开发及引物设计（仅针对真核生物）。
2. 高级信息分析
1）主成分分析（五个或五个以上样品）；
2） 条件特异表达分析（五个或五个以上样品）。
3. 定制化信息分析
可结合客户的需求，协商确定定制化信息分析内容。
二、有参考基因组序列的转录组
1. 标准信息分析
1）对原始数据进行去除接头序列及低质量reads的处理；
2） 测序评估；
统计rRNA比例（需提供rRNA参考序列）（仅针对原核生物）
3）基因表达注释；
4）基因差异表达分析；
5）差异基因的表达模式聚类分析（仅针对真核生物）；
6）差异表达基因GO功能富集分析（仅针对真核生物）；
7）差异表达基因Pathway显著富集分析（仅针对真核生物）；
8）对基因结构进行优化（仅针对真核生物）；
9）鉴定基因的可变剪接（仅针对真核生物）；
10）新转录本预测及注释；
11）SNP分析。
2. 高级信息分析
1) 融合基因分析（仅限物种是人，建议 15 对以上 control+case）；
2）主成分分析（五个或五个以上样品） ；
3) 条件特异表达分析（五个或五个以上样品） ；
4）样品间相关性分析；
5）样本特异表达及共有表达基因维恩图；
6）生物学重复分析；
7）比对结果可视化（IGV查看Reads在参考基因组上的比对情况）；
8）蛋白互作网络分析；
9）转录因子分析（适用于植物物种）；
10）KEGG富集散点图；
11）转录本定量；
12）外显子定量；
13）Indel分析；
14）RNA编辑。
3. 定制化信息分析
可结合客户的需求，协商确定定制化信息分析内容。
三、 链特异性转录组（需提供参考基因序列、参考基因组序列）
链特异性技术，也称 strand-specific RNA sequencing method，是一种能够区分正义链或反义链信息的方法，其对于转录组的功能分析具有十分重要的意义。
1. 标准信息分析（真核生物）
分析内容同常规转录组。
2. 标准信息分析（原核生物）
1）基因结构分析；
2）UTR注释及相关分析；
3）Promoter预测；
4）sRNA的注释及其相关分析（分析基因间区长度大于100nt的sRNA）；
5）其他（分析内容同常规转录组）。
3. 定制化信息分析
可结合客户的需求，协商确定定制化信息分析内容。
四、均一化转录组
基于双链特异性核酸酶（Duplex-Specific Nuclease，DSN）的均一化文库构建技术，能够通过降低高丰度表达基因，有效地富集低丰度基因，以获得更全面的基因信息。
信息分析：
分析内容可参考常规转录组，不包括差异基因信息分析部分。
五、TruSeq微量转录组
单次构建文库的样品起始量低至200ng，从而满足珍稀样本的测序需求，极大拓宽了转录组测序的应用范围。对于更低量的需求，我们可以提供低至10 ng起始量的定制化服务。
信息分析：
分析内容同常规转录组。
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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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