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

1. 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zei全面的转录组分析；

2. 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；

3. 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；

4. 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；

5. 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；

11）SSR开发及引物设计。

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）（适用真核）。

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污染序列及低质量 reads 的处理

2）信息采集评估（比对统计、信息采集随机性评估、Reads在基因组上的分布）

3）基因表达分析

4）基因差异表达分析（2个或者2个以上的样本）

5）组间差异表达基因分析（至少2组样本，每组至少3个生物学重复）（适用真核）

6）样本特异表达及共有表达基因分析（适用真核）

7）差异基因的表达模式聚类分析

8）样品相关性分析及样品聚类分析（适用真核）

9）差异表达基因GO功能富集分析

10）差异表达基因Pathway显著富集分析

11）对基因结构进行优化（适用真核）

12）鉴定基因的可变剪接（适用真核）

13）新转录本预测及注释

14）SNP分析

15）Indel分析（适用真核）

2. 高级信息分析 （暂适用真核）

16）外显子定量

17）转录本定量

18）差异基因转录因子分析

19）差异基因的蛋白网络互作分析

20）RNA编辑(需要有做第14条，且必须提供样品DNA数据检测出来的SNP结果)

21）主成分分析（五个或五个以上样品）

22）条件特异性表达（五个或五个以上样品）

23）融合基因鉴定(仅适用于人的癌症融合基因研究，每个样本8G以上数据量)

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。

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