转录组测序也能省一半？高效分析+成本优化全攻略

🌟 什么是转录组测序与分析？

• 比较基因表达差异： 不同条件或样本中基因的表达变化。

• 发现新转录本： 鉴定未知基因或剪接变异。

• 探索调控机制： 构建基因调控网络，理解生物学过程。

🛠️ 转录组测序的完整流程

1️⃣ 样本准备：保障RNA质量

• 跑胶验证：

  • 通过1%琼脂糖凝胶电泳观察RNA完整性。

  • 28S/18S rRNA在胶图上的比例应为约2:1，条带清晰无拖尾。

RNA浓度与总量：

• 每个样本浓度≥50 ng/µl，总量1-2 µg。

• 260/280比值：1.8-2.0；260/230比值：≥2.0，提示样本纯度良好。

注意事项：

• 使用无RNase器具（1.5ml离心管），提取后立即保存于-80℃。

2️⃣ 测序阶段：数据生成

• 数据量推荐：（针对基因组大小 600Mb 左右的简单基因组）

  • 差异表达分析：6Gb/样本（~20M reads）。

  • 新转录本发现：10Gb/样本（~33M reads）。

• 外包测序：

  • 以2024年来说的话，纯测序：illumina平台（250元/样），华大平台（200元/样）左右比较合理，包分析的话翻倍。

3️⃣ 数据分析：转录组研究的核心（学会分析能节约一半的费用）

• 数据质控： 使用FastQC、Trimmomatic清理低质量reads。

• 比对与定量： 使用HISAT2、STAR等工具比对至参考基因组。

• 差异表达分析： 使用DESeq2、edgeR等分析基因表达变化。

• 功能注释： 通过GO/KEGG分析，揭示差异基因的生物学意义。

• 数据可视化： 火山图、热图、主成分分析（PCA）展示结果。

💡 降低转录组分析成本的小技巧

实验设计优化

1. 合理生物学重复： 每组3个重复为常规标准，预算有限时可优先保证关键样本的分析。

2. 分步实验： 先小规模探索，锁定关键基因后再扩大样本规模。

数据分析优化

开源软件替代： 使用免费工具如FastQC、HISAT2、DESeq2。

🔬 转录组分析的应用价值

• 揭示基因功能： 发现基因在不同条件下的表达模式。

• 发现新转录本和非编码RNA： 丰富基因组注释。

🎯 总结：从科学到效率的全方位优化

通过优化样本准备、选择合适的测序策略和高效的数据分析流程，可以显著降低成本，同时确保研究质量。

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