转录组

什么叫转录组、转录组学?研究转录组学有何意义

广义转录组是指生命单元(通常是一种细胞)中所有按基因信息单元转录和加工的RNA分子(包括编码和非编码RNA功能单元),或者是一个特定细胞所有转录本的总和.它的研究对象就是这些RNA与蛋白质分子和它们所组成的基因功能网络以及它们与细胞功能的关系.而狭义转录组是指可直接参与翻译蛋白质的mRNA总和.研究生物细胞中转录组的发生和变化规律的科学就称为转录组学(tran—scriptomics).
(二)转录组学的意义1．转录组谱可以提供特定条件下某些基因表达的信息,并据此推断相应未知基因的功能,揭示特定调节基因的作用机制.2．通过基于基因表达谱的分子标签,不仅可以辨别细胞的表型归属,还可以用于疾病的诊断.3．转录组的研究应用于临床的另一个例子是可以将表面上看似相同的病症分为多个亚型,尤其是对原发性恶性肿瘤,通过转录组差异表达谱的建立,可以详细描绘出患者的生存期以及对药物的反应等.

什么叫转录组转录组学 啥叫转录组转录组学

什么叫转录组转录组学 1. 转录组是指细胞在一定生理条件下所有转录本的集合，包括信使RNA、核糖体RNA、转运RNA和非编码RNA;狭义上是指所有mRNA的集合。 2. 转录组学是一门在整体水平上研究基因转录情况和细胞内转录调控的学科。转录组学在RNA水平上研究基因表达。转录组是活细胞所能转录的所有RNA的总和。它是研究细胞表型和功能的重要手段。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。

重磅干货：转录组分析好多问

随着测序技术的蓬勃发展、测序成本一再下降，转录组测序分析已然成为生物学及医学研究最最不可或缺的必备技术手段。 但是,对于大多数初学者来说,偶尔也还是会给你带来一些小困扰，为节省宝贵的时间，我给大家特此整理了一些常见问题或者分析经验，供大家参考~ 1、Q:样本聚类和相关性可以通过什么方式得到呢？ A:使用样本的fpkm值，默认通过最长距离法（complete），计算样本间的欧氏距离，计算模式为斯皮尔曼相关系数（spearman），得到样本间的相关性打分，和聚类结果。相关性结果可以通过热图展示。 2、Q:表现趋势相同的一组样本为何会聚类不好？ A:组内样本存在个体差异，此差异影响整体基因表达差异较大（噪音基因存在），建议查看差异基因聚类情况，若良好可让步处理。 3、Q:聚类良好的分组，为何比较组间差异基因较少？ A:样本间差异很小，实验处理没有导致较大的基因表达水平差异；默认差异基因筛选条件较为严格，此类情况可适当放松筛选阈值（如调参[1.5,0.05,0.05]）。 4、Q:剔除离群样本后，聚类为何依然并不理想？ A:样本聚类为整体基因（所有样本所有基因）参与计算，剔除的样本的基因表达不再参与计算，整体的聚类情况会有一定变动，多数情况下聚类可向预期方向改善，但不保证实际聚类与预期完全一致。 1、Q:影响组间比较得到的差异表达基因数目的因素有哪些？差异表达基因数目太少怎么办？ A:比较组的差异表达基因的数目的影响因素主要有以下2个方面： 比较组内和比较组之间的样本相关性。 正常情况下，组内样本相关性要高于组间样本的相关性；若出现组间部分样本相关性较高的异常情况，组间样本整体基因表达模式相近，则组间的差异表达基因的数目则会降低。 差异基因筛选的参数设定。 差异基因筛选主要参考差异倍数（Fold change 值）以及 q值（padj 值，矫正之后的Pvalue值）作为相关指标，通常选取|log2 Fold change|≥1和q<0.05的差异基因作为显著差异基因。 差异表达基因数目太少，则可以通过2个方面进行调整： 2、Q:有100多个差异基因，为何GO或KEGG无富集结果呢？ A:虽然差异分析后筛选到了差异基因，但是得到的基因集较为“分散”，各条目/通路都未能富集到较多基因（未达显著富集判断标准），因此无显著富集结果。 建议可以试着关注下差异基因涉及的通路、功能，是否和研究课题相关，或者尝试其他的功能富集方法。 后续，我们会定期推出各类产品分析常见的问题，请大家拭目以待！

转录组原理、分析步骤介绍

基因课FTP地址： ftp://http://gsx.genek.tv/2020-3-10%E7%9B%B4%E6%92%AD%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%AE%8C%E6%95%B4%E7%9A%84%E8%BD%AC%E5%BD%95%E7%BB%84%E9%A1%B9%E7%9B%AE/ 听张旭东老师的课 -1 比对 把各个样本的fastq格式的reads比对到基因组序列上， 得到一个bam格式的文件（sample.bam） -2 定量 数每个基因上落了几条reads，需要将基因结构画在染色体上 → 基因表达量（表格），又称 原始的reads count 矩阵 以上为 转录组标准分析 （非模式物种的可变剪接、融合基因分析不值当） -3 原始reads count矩阵标准化（细节见转录组原理篇课程） RPKM(PE)/FPKM(SE) （该方法是错的，但得出的结论基本上是对的） TPM (对的) (重复序列处理方式：可以匹配到多个位置。uniq, EM算法，自动用贝叶斯算一个概率)

什么叫转录组转录组学 啥叫转录组转录组学

1、转录组，广义上指某一生理条件下，细胞内所有转录产物的集合，包括信使RNA、核糖体RNA、转运RNA及非编码RNA；狭义上指所有mRNA的集合。

2、转录组学，是指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。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。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。

转录组介绍

转录组（transcriptome),额定类型细胞中全体转录本（transcript）的集合，是细胞特定时刻基因表达谱的一个快照（snapshot of expression profile）。

在转录组中，既包括编码蛋白的信使RNA(mRNA),也包括不编码蛋白的mirRNA,long non-coding RNA(lncRNA)等非编码RNA。

这些RNA转录本彼此协同作用，共同来调控细胞的生长，发育，凋亡等一系列重要的生理过程。因此，对于转录本的研究通常包括定性和定量两个方面。

Real-Time qRT-PCR通过对经典PCR扩增反应中每一个循环产物荧光信号的实时检测，我们可以实现对其实模板的定量分析。通过正确设定引物（primer）和探针（probe）,qRT-PCR技术可以很大范围内定量的检测目标转录本的拷贝数，也即表达水平。因此长被作为转录组分析中的金标准（Gold Standard）.qRT-PCR只能测定一个转录本的表达水平，同时也需要知道待检测转录本的序列，难以用来发现未知的转录本。

Microarray在高通量测序之前是主要的高通量转录本表达分析技术。
微阵列（microarray），也称基因芯片（gene chip）,通过将几十万个不等的探针（probe）分子固定在约1cm见方的固体片基上制成的。

利用核苷酸分子在形成双链时碱基互补配对原理，microarray可以一次性检测出样本中所有与探针互补的核苷酸片段，从而快速得到样本中基因的表达谱（expression profile）,因此，microarray从上世纪90年代问世以来，在生物，医学，农学等领域快速获得了广泛应用。与qRT-PCR相比，micoarray虽然在通量上有了显著的提高，但仍然需要实现确定待测转录本的序列。

EST(表达序列标签)技术通过对一个随机选择的cDNA克农进行单次测序来获得cDNA的部分序列。与microarray不同，EST是基于测序的，并不需要事先知道待检测转录本的序列。可以被用来发现新的转录本。
早在1991年，当时还在NIH的Craig Venter等就开始利用EST来寻找人类的新基因。然而，由于当时测序技术通量的限制，一次EST通常只能得到几千个转录本的序列，远远无法进行全转录本水平的profiling.

RNA-seq深度测序技术的出现，使得研究人员首次可以，在全转录组水平利用测序技术同时进行定量与定性的分析。
首先，对生物样品中的RNA反转录为cDNA而后将这些cDNA打碎成较小片段后，上机测序。
一方面，RNA-seq技术使得研究人员可以快速确定转录本，进而鉴定存在的可变剪切体（Alternative splicing isoform）,这是传统的microarray等技术很难做到的。
另一方面，对基因组特定位点上reads深度的计算，可以对表达量水平进行估计。所以，RNA-seq技术使得研究人员可以同时对转录组进行定性和定量的研究。需要注意的是，RNA-seq本质上是对转录本序列的随机抽样（random sampling）,因此，其检测效力（power）和灵敏度（sensitivity）高度以来于测序深度。如果测序深度不够，就难以检测出低拷贝的基因。原则上，只有在饱和曲线（saturation curve）达到平台期（plateau）后，才能认为深度足够。对于哺乳动物转录组来说，一个经验规则是通常要做到100-150X的coverage

在随机抽样的情况下（random sampling）情况下，map到转录本上的read数目正比于其表达量（transcript abundance）,因此，我们可以利用落在某个转录本上reads的总数目来估计其表达量。
但另一方面，落在一个转录本上reads的书面，也于其长度和总测序深度成正比。例如有A,B两个基因，假定他们表达量相同，都转录2个转录本，但是A的长度是B的两倍，那么map到A的热啊但是数目就是map到B的reads数目的两倍。如果我们只是看这些reads的数目，我们会认为A的表达量是B的两倍，但这显然是不对的。

通量，测序深度。

所以，我们在实际分析中，通常会将原始的reads数目（raw reads count）利用线性放缩（scaling）,转换为RPKM值来进行归一化（normalization）处理。

RPKM就是一个常用的归一化的方法。
这个公式里面的C是贴到这段转录本上reads的总数目，N是这次试验总reads数目（也就是测序深度），L是这段学列的长度。在假定不同样本中RNA总体分布一致的前提下，RPKM就可以正确处理由于转录本长度和测序深度引起的artifact，从而使得来自不同基因，不同sequencing run乃至不同样本之间的表达数据彼此之间可以比较。需要注意的是，RPKM并不是唯一的归一化方法。通过考虑不同的误差因素（bias effectors）,引入不同的生物学假设，可以构造不同的归一化方法。
事实上，已有研究表明，相比于后续提出的TMM,DESeq等方法，RPKM方法在样本差异基因表达检验等分析中的效果不是最理想。另一个需要在RNA-Seq技术中引起注意的地方是链特异性（strand-specific）。我们知道，DNA的两条链都可以转录，形成不同的转录本，然而，常用的Illumina RNA-Seq kit是不分链的，也就是说，我们无法知道配对的reads哪个方向和转录本是一致的，那个和转录本方向互补。对于分链的数据，又有两种不同的情况。在利用dUTP技术进行标记（labeling）的方法–也就是illumina的strand-specific kit 使用的方法中，第二个read和转录本方向一致，的一个read和转录本反向互补。在另一种SOLID等平台常用的secondstrand分链方法中，就刚好反过来了。因此在分析之前，我们一定要弄清楚自己的数据有没有分链，是怎样分链的。

参考资料：

此博文内容来自高歌老师的讲课

转录组基础--什么是RNA-seq

当进行转录组学数据分析时，会发现有两种数据。一种被称为芯片数据（Microarray data)，另一种是下一代测序技术（NGS）得到的数据（eg，二代测序，三代测序）。 目录 1. Microarray: 芯片数据 2. NGS (Next Generation Sequencing) 3. RNA-Seq的应用 原理：基于分子杂交技术，主要是依靠印刷有荧光标记探针的基因芯片来实现。 比如说基因组芯片，它高密度的集成了分辨率高达几bp~100bp的探针，通过与样品杂交荧光显色的办法来刻画转录组的信息。 直接对cDNA进行测序。下一代测序（Next Generation Sequencing，NGS）又名高通量测序（High-Throughput Sequencing），是相对于传统的桑格测序（Sanger Sequencing）而言的。 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。 参考资料

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RNA组学的RNA组学

国外在2000年底提出了RNA组学。RNA组学研究将会在探索生命奥秘和促进生物技术产业化中做出巨大贡献。如果说基因组学研究正全力构筑生命科学基石的话，那么RNA组学研究则是它不可缺少的同盟军。美国《科学》杂志在2000年12月介绍2000年重大科学成就时,把人类基因组工作草图绘制工作排在第一位。介绍了生命可能始于RNA而非DNA[1]，这方面的研究取得了突破性进展。 此后，RNA领域的新发现不断出观。1、RNA控制着蛋白质的生物合成；2、RNA具运动功能；3、RNA具调控功能；4、RNA调控遗传信息；5 、RNA修饰；6、RNA携带遗传信息；7、RNA与疾病的关系；8、基因组研究中的垃圾可能是RNA基因。国外在2000年底提出了RNA组学的全新概念。RNA组学研究将会在探索生命奥秘中和促进生物技术产业化中，做出巨大贡献。如果说基因组学研究正全力构筑生命科学基石的话，那么RNA组学研究和蛋白质组学、生物信息学等都是它的不可缺少的同盟军。