转录组学，基因组学，蛋白质组学的区别：蛋白组学针对的是全体蛋白，组要以2D-Gel和质谱为主，分为top-down和bottom-up分析方法。理念和基因组类似，将蛋白用特定的物料化学手段分解成小肽段，在通过质量反推蛋白序列，之后进行搜索，标识已知未知的蛋白序列。转录组学研究的是某个时间点的mRNA总和，可以用芯片，也可以用测序。芯片是用已知的基因探针，测序则有可能发现新的mRNA。基因组学研究的主要是基因组DNA，使用方法目前以二代测序为主，将基因组拆成小片段后再用生物信息学算法进行迭代组装。当然这只是第1步，随后还有繁琐的基因注释等数据分析工作。转录组学可以对任意物种进行全基因组分析。贵州IncRNA转录组学质谱分析

单细胞RNA-seq转录组学工作流程：单细胞RNA测序等高通量单细胞转录组学技术通常从针对不同瘤和组织类型（解离、分选和分离细胞等）量身定制的实验工作流程开始，然后产生可以比对的序列，量化、质量控制(QC)过滤和以不同方式标准化，以实现许多下游计算分析，例如聚类分析以识别转录不同的细胞类型和亚群，等位基因分析以识别单核苷酸变异（SNV，用星号表示）或拷贝数变体（CNV）、轨迹分析、剪接检测或瘤的微环境（TME）相互作用的推断中。单细胞转录组学数据的分析通常因精心设计的研究设计而变得复杂，这些设计可能包括来自患病和未患病个体的样本、在不同时间点（例如，诊疗前和诊疗后）收集的同一个人的多个样本，或来自表现出不同疾病状态的不同个体的多个样本。这样的研究设计可以发现患者共享的转录特征，这些特征可能定义疾病中常见的干扰分子途径。宏转录学组质谱鉴定转录组学包括：mRNA、ncRNA、rRNA等。

转录组分析是目前应用比较广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较，寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本，并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。转录组的测序分析也相对成熟，从RNA提取、构建文库、上机测序再到结果解析既可以自己完成，又可以在专业公司进行。概括来看转录组的分析流程比较简单，序列比对-转录本拼接(可选)-表达定量-差异基因-功能富集-定制分析。整个环节清晰流畅，可以作为刚开始接触高通量测序学习比较合适的技术之一。

转录组学即特定细胞在某一功能状态下转录出来的所有RNA的总和，包括mRNA和非编码RNA。转录组学（transcriptomics），是一门在整体水平上研究细胞中基因转录的情况及转录调控规律的学科。简而言之，转录组学是从RNA水平研究基因表达的情况。转录组即一个活细胞所能转录出来的所有RNA的总和，是研究细胞表型和功能的一个重要手段。转录组学（transcriptomics），是一门在整体水平上研究细胞中基因转录的情况及转录调控规律的学科。简而言之，转录组学是从RNA水平研究基因表达的情况。转录组是干什么用的，和表达谱有什么区别？

转录组测序推荐的测序数据量？转录组测序所需数据量与所研究物种的基因组大小有关，基因组越大，则所需数据量越大。按照我们的经验来说：常规物种一般建议6G数据即可；基因组较大的物种推荐8G以上数据，比如：小麦建议10G数据起，甘蔗、甘薯建议至少8G数据。转录组测序必须做生物学重复么？需要几个重复？生物学重复是生物实验所必须的，转录组测序也不例外，至少3 次生物学重复。准备生物重复样品时，通过对实验的预先设计和控制，尽可能将与实验处理无关的背景条件控制在同一水平，减少批次效应对结果的影响。转录组学测序样品纯度要求，OD值应在1.8至2.2之间。宏转录学组质谱鉴定

转录组学可应用于炎症发生机制的发现及干预。贵州IncRNA转录组学质谱分析

全长转录组学测序：由于在转录组研究中通常所使用的第二代测序技术具有测序读长的限制，因此在进行测序之前，需要先将样本的mRNA打碎为小片段，之后再通过与参考基因组比对或拼接的方式识别转录本，这就会造成一定的错误比例，同时在也很难区分单碱基水平的差异。全长转录组测序的优势：1、全方面鉴定可变剪切；2、发现更多新基因；3、有效改善基因组注释；4、鉴定更多的LncRNA；5、准确定位融合基因。研究思路：由于全长转录组测序是基于第三代测序技术，因而其成本依然较高，如果全部研究项目均基于全长转录组，通常来说很难承担，因此，全长转录组测序一般与普通转录组测序相结合。贵州IncRNA转录组学质谱分析