【毕业设计之转录组技术四：RNA建库】

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已于 2022-12-30 22:04:57 修改 · 1.2k 阅读

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#人工智能

于 2022-12-30 22:04:39 首次发布

本文详细介绍了RNA建库方法Truseq RNA，并探讨了转录组测序在疾病研究中的应用。从RNA测序的建库过程、生物信息分析到表达量差异、火山图、聚类分析、GO分析、KEGG通路分析以及结构变异检测，全面解析RNA-seq技术。通过对RPKM值的理解，展示了如何评估基因表达差异，以及如何通过火山图和聚类分析揭示样本间的表达模式。同时，文章强调了在分析RNA结构变异时测序深度的重要性。

Transcriptome Sequencing

Transcriptome Sequencing可全面性并快速地获得某一物种特定细胞或组织在某一状态下的几乎所有的转录体及基因序列，可以用于研究物种基因结构和基因功能、选择性剪接和新的转录序列预测等。针对转录体定序研究，与全基因体定序研究一样，可分为两种类型：一种未知参考序列的物种转录体定序；另一种则是已具有参考序列的物种转录体定序。而相对于传统微阵列晶片，转录体定序无须预先针对已之序列设计探针(probe)，即可对任意物种的转录体进行监测，不但可以提供高精确度的量化信号，且具有高通量与高灵敏度等特性，是深入研究转录体的强大工具。
目前，RNA Sequencing已经被广泛应用于疾病研究。在生物体中，不同的部位、不同发育阶段、或是处于不同环境下所表现的mRNA表现均不相同。由已知参考序列(基因体参考序列或是转录体参考序列) 的物种之mRNA高通量定序，经过适当的生物分析流程，便可计算出在不同样品中的各基因表现量。

Truseq RNA建库方法

Step1.第一张图是RNA测序的建库过程

请添加图片描述

Step2.RNA-seq 生物信息分析

       测序完成后就可以进行数据分析了。
       分析的第一步，一般是先把测到的RNA片段，先mapping(比对)到基因组上比对完之后。可以先看一下,有多少的RNA片段,是在靠近基因的5’端的位置，又有多少片段在是靠近基因的3’端的位置。请添加图片描述
       这张图上是把所有的基因都按其外显子的长度拉直，然后归一化到“0-100”这样一个长度，比对上的片段，有多少是落在这0到100的这一个轴的哪个位置上。这样一个比对的结果，就可以看见前面Poly(T)磁珠在抓mRNA的时侯，捕获下来的这些mRNA是不是完整的。
请添加图片描述
       如果捕获下来的这些mRNA大部分是完整的话，那么这个图形靠近5’端的曲线就会显得比较饱满,它的高度会和3’端的高度差不多。

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