轉(zhuǎn)錄組學(xué)測序結(jié)果的影響因素？RNA的降解嚴(yán)重影響測序的質(zhì)量，RNA降解后，加入poly-A后無法捕獲純化mRNA，因此，隨機引物反轉(zhuǎn)錄無法得到全部的cDNA，導(dǎo)致測序結(jié)果出現(xiàn)明顯的3‘-和5’-偏向。文庫中的poly-A多聚物的存在會對測序信號產(chǎn)生干擾，影響測序結(jié)果的準(zhǔn)確性；同時由于轉(zhuǎn)錄組中轉(zhuǎn)錄本的豐度不一致，實驗前需要對樣本進(jìn)行均一化處理，否則高豐度的表達(dá)基因會掩蓋低豐度表達(dá)基因，導(dǎo)致尋找新基因失敗或者是獲得大量無意義的重復(fù)序列。轉(zhuǎn)錄組學(xué)無需了解物種基因信息，能夠直接對任何物種進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組分析。浙江宏轉(zhuǎn)錄學(xué)組研究內(nèi)容
全長轉(zhuǎn)錄組學(xué)測序：由于在轉(zhuǎn)錄組研究中通常所使用的第二代測序技術(shù)具有測序讀長的限制，因此在進(jìn)行測序之前，需要先將樣本的mRNA打碎為小片段，之后再通過與參考基因組比對或拼接的方式識別轉(zhuǎn)錄本，這就會造成一定的錯誤比例，同時在也很難區(qū)分單堿基水平的差異。全長轉(zhuǎn)錄組測序的優(yōu)勢：1、全方面鑒定可變剪切；2、發(fā)現(xiàn)更多新基因；3、有效改善基因組注釋；4、鑒定更多的LncRNA；5、準(zhǔn)確定位融合基因。研究思路：由于全長轉(zhuǎn)錄組測序是基于第三代測序技術(shù)，因而其成本依然較高，如果全部研究項目均基于全長轉(zhuǎn)錄組，通常來說很難承擔(dān)，因此，全長轉(zhuǎn)錄組測序一般與普通轉(zhuǎn)錄組測序相結(jié)合。浙江宏轉(zhuǎn)錄學(xué)組研究內(nèi)容轉(zhuǎn)錄組學(xué)包括：mRNA、ncRNA、rRNA等。
轉(zhuǎn)錄組學(xué)(transcriptomics)是功能基因組學(xué)(FunctionalGenomics)研究的重要組成部分，是一門在整體水平上研究細(xì)胞中所有基因轉(zhuǎn)錄及轉(zhuǎn)錄調(diào)控規(guī)律的學(xué)科。隨著人類基因組計劃HGP(HumanGenomeProject)的完成，科學(xué)家也逐漸認(rèn)識到對基因結(jié)構(gòu)序列的研究只是基因組學(xué)研究的一部分，并不能揭示所有的生命奧秘，所以接下來需要解決的問題是：研究這些基因序列的功能、參與的生命過程、表達(dá)調(diào)控方式，以及這些基因在不同的時空條件下的表達(dá)差異等。這些問題都需要功能基因組學(xué)技術(shù)來解決，而轉(zhuǎn)錄組學(xué)技術(shù)是功能基因組學(xué)研究的重要組成部分。對基因及其轉(zhuǎn)錄表達(dá)產(chǎn)物功能研究的功能基因組學(xué)，將為疾病控制和新藥開發(fā)、作物和畜禽品種的改良提供新思路，為人類解決健康問題、食物問題、能源問題和環(huán)境問題提供新方法。
RNA-Seq轉(zhuǎn)錄組學(xué)的應(yīng)用：RNA-Seq即對轉(zhuǎn)錄組進(jìn)行測序和分析。一般來說在研究所會委托公司測序得到數(shù)據(jù)自己進(jìn)行后續(xù)的生信分析（質(zhì)控，mapping，差異基因表達(dá)分析，SNV分析等）。RNA-Seq有著巨大的應(yīng)用前景。在不同背景下比較mRNA水平同一物種，不同組織：研究基因在不同部分的表達(dá)情況。同一物種，同一組織：研究基因在不同處理下，不同條件下的表達(dá)變化。同一組織，不同物種：研究基因的進(jìn)化關(guān)系。時間序列實驗：基因在不同時期的表達(dá)情況與發(fā)育的關(guān)系?；蚍诸悾赫业郊?xì)胞特異，疾病相關(guān)，處理相關(guān)的基因表達(dá)模式，用于診斷疾病和預(yù)測等?；蚓W(wǎng)絡(luò)和通路：基因在細(xì)胞活動中的功能，基因間的相互作用。轉(zhuǎn)錄組學(xué)可以直接測定每個轉(zhuǎn)錄本片段序列。
單細(xì)胞RNA-seq轉(zhuǎn)錄組學(xué)工作流程：單細(xì)胞RNA測序等高通量單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)技術(shù)通常從針對不同瘤和組織類型（解離、分選和分離細(xì)胞等）量身定制的實驗工作流程開始，然后產(chǎn)生可以比對的序列，量化、質(zhì)量控制(QC)過濾和以不同方式標(biāo)準(zhǔn)化，以實現(xiàn)許多下游計算分析，例如聚類分析以識別轉(zhuǎn)錄不同的細(xì)胞類型和亞群，等位基因分析以識別單核苷酸變異（SNV，用星號表示）或拷貝數(shù)變體（CNV）、軌跡分析、剪接檢測或瘤的微環(huán)境（TME）相互作用的推斷中。單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)的分析通常因精心設(shè)計的研究設(shè)計而變得復(fù)雜，這些設(shè)計可能包括來自患病和未患病個體的樣本、在不同時間點（例如，診療前和診療后）收集的同一個人的多個樣本，或來自表現(xiàn)出不同疾病狀態(tài)的不同個體的多個樣本。這樣的研究設(shè)計可以發(fā)現(xiàn)患者共享的轉(zhuǎn)錄特征，這些特征可能定義疾病中常見的干擾分子途徑。轉(zhuǎn)錄學(xué)組測序是目前深入研究轉(zhuǎn)錄組復(fù)雜性的強大工具。北京單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)主要技術(shù)
轉(zhuǎn)錄學(xué)組測序能夠提供更準(zhǔn)確的數(shù)字化信號。浙江宏轉(zhuǎn)錄學(xué)組研究內(nèi)容
RNA-Seq轉(zhuǎn)錄組學(xué)技術(shù)優(yōu)勢：相比基因芯片和標(biāo)記的堿基序列的測序方法，RNA-seq具有一定的優(yōu)越性。與基因芯片相比，RNA-Seq不只可以在更高的分辨率下用來測量基因的表達(dá)水平情況，還可以揭示未知的轉(zhuǎn)錄組和拼接亞型，并為選擇性拼接亞型提供定量分析。相對于傳統(tǒng)的芯片雜交平臺，轉(zhuǎn)錄組測序無需預(yù)先針對已知序列設(shè)計探針，即可對任意物種的整體轉(zhuǎn)錄活動進(jìn)行檢測，提供更精確的數(shù)字化信號、更高的檢測通量以及更普遍的檢測范圍，是目前深入研究復(fù)雜性轉(zhuǎn)錄組的強大工具。鑒于這些優(yōu)勢，RNA-Seq很快就被應(yīng)用到關(guān)于瘤病相關(guān)研究的多個方面。浙江宏轉(zhuǎn)錄學(xué)組研究內(nèi)容
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