转录组学研究的方法：转录组学是一门在整体水平上研究细胞中所有基因转录及转录调控规律的学科。在早期，由于测序价格昂贵、基因序列数目有限，转录组学研究者只能进行极少数特定基因的结构功能分析和表达研究。近十几年，分子生物学技术的快速发展使高通量分析成为可能，这为真正意义上的转录组学的研究奠定了基础。这些高通量研究方法主要可以分为两类：一类是基于这类方法包括表达序列标签技术、基因表达系列分析技术、大规模平行测序技术、RNA测序技术其中。以DNA为模板合成RNA的转录过程是基因表达的第一步，也是基因表达调控的关键环节。浙江外泌体转录组学方法

转录组学测序结果的影响因素？RNA的降解严重影响测序的质量，RNA降解后，加入poly-A后无法捕获纯化mRNA，因此，随机引物反转录无法得到全部的cDNA，导致测序结果出现明显的3‘-和5’-偏向。文库中的poly-A多聚物的存在会对测序信号产生干扰，影响测序结果的准确性；同时由于转录组中转录本的丰度不一致，实验前需要对样本进行均一化处理，否则高丰度的表达基因会掩盖低丰度表达基因，导致寻找新基因失败或者是获得大量无意义的重复序列。广东全转录学组分析转录组学无需了解物种基因信息，能够直接对任何物种进行转录组分析。

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。

RNA-Seq转录组学的应用：RNA-Seq即对转录组进行测序和分析。一般来说在研究所会委托公司测序得到数据自己进行后续的生信分析（质控，mapping，差异基因表达分析，SNV分析等）。RNA-Seq有着巨大的应用前景。在不同背景下比较mRNA水平同一物种，不同组织：研究基因在不同部分的表达情况。同一物种，同一组织：研究基因在不同处理下，不同条件下的表达变化。同一组织，不同物种：研究基因的进化关系。时间序列实验：基因在不同时期的表达情况与发育的关系。基因分类：找到细胞特异，疾病相关，处理相关的基因表达模式，用于诊断疾病和预测等。基因网络和通路：基因在细胞活动中的功能，基因间的相互作用。广义转录组学是一个特定细胞所有转录本的总和。

RNA-seq转录组学技术优势有：1、可以直接测定每个转录本片段序列、单核苷酸分辨率的准确度;2、灵敏度高，可以检测细胞中少至几个拷贝的稀有转录本;3、可以对任意物种进行全基因组分析，能够检测未知基因，发现新的转录本，并准确地识别可变剪切位点及cSNP，UTR区域;4、检测范围广，能够同时鉴定和定量稀有转录本和正常转录本。RNA-seq转录组学是需要生物学重复的，至少需要两次生物学重复，3次以上的生物学重复更好。以3个重复为例，加上对照的三个生物学重复，一次RNA-seq需要6个样本。转录组广义上指在某一生理条件下，细胞内所有转录组产物的组合。全长转录学组分析价格

转录组学狭义上指所有mRNA的组合。浙江外泌体转录组学方法

circRNA转录组学：是一类具有闭合环状结构的非编码RNA分子，没有5′帽子结构和3′poly（A）结构，主要位于细胞质或储存于外泌体中，不受RNA外切酶影响，表达更稳定且不易降解，已被证明普遍存在于多种真核生物体内[1]。大多数circRNA是由外显子环化而成，也有部分circRNA是由内含子环化而成的套索结构。同时由于circRNA含有大量的miRNA应答原件（MREs），能与AGO蛋白形成RNA诱导沉默复合体（RISC）的催化关键，然后导致circRNA降解。根据来源，circRNA可大致分为四类：全外显子型的circRNA，内含子和外显子组合的EIcircRNA，内含子组成的套索型ciRNA，由病毒RNA基因组、tRNA、rRNA、snRNA等环化产生的circRNA。浙江外泌体转录组学方法