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。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。浙江宏转录学组研究内容
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。浙江宏转录学组研究内容转录组学包括:mRNA、ncRNA、rRNA等。
转录组学(transcriptomics)是功能基因组学(FunctionalGenomics)研究的重要组成部分,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。随着人类基因组计划HGP(HumanGenomeProject)的完成,科学家也逐渐认识到对基因结构序列的研究只是基因组学研究的一部分,并不能揭示所有的生命奥秘,所以接下来需要解决的问题是:研究这些基因序列的功能、参与的生命过程、表达调控方式,以及这些基因在不同的时空条件下的表达差异等。这些问题都需要功能基因组学技术来解决,而转录组学技术是功能基因组学研究的重要组成部分。对基因及其转录表达产物功能研究的功能基因组学,将为疾病控制和新药开发、作物和畜禽品种的改良提供新思路,为人类解决健康问题、食物问题、能源问题和环境问题提供新方法。
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。转录组学可以直接测定每个转录本片段序列。
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。转录学组测序是目前深入研究转录组复杂性的强大工具。北京单细胞转录组学主要技术
转录学组测序能够提供更准确的数字化信号。浙江宏转录学组研究内容
RNA-Seq转录组学技术优势:相比基因芯片和标记的碱基序列的测序方法,RNA-seq具有一定的优越性。与基因芯片相比,RNA-Seq不只可以在更高的分辨率下用来测量基因的表达水平情况,还可以揭示未知的转录组和拼接亚型,并为选择性拼接亚型提供定量分析。相对于传统的芯片杂交平台,转录组测序无需预先针对已知序列设计探针,即可对任意物种的整体转录活动进行检测,提供更精确的数字化信号、更高的检测通量以及更普遍的检测范围,是目前深入研究复杂性转录组的强大工具。鉴于这些优势,RNA-Seq很快就被应用到关于瘤病相关研究的多个方面。浙江宏转录学组研究内容
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