转录组测序(RNA-seq)技术

转录组测序技术利用Illumina平台,实现任意物种全基因组转录活动的高精度检测,覆盖转录本结构、变异、非编码区域及表达水平研究,具有数字化信号、高灵敏度和广泛检测范围的优势。

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     转录组是某个物种或者特定细胞类型产生的所有转录本的集合。转录组研究能够从整体水 平研究基因功能以及基因结构,揭示特定生物学过程以及疾病发生过程中的分子机理,已广泛应 用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。基于 Illumina 高通量测序平台的转录组测序技术使 能够在单核苷酸水平对任意物种的整体转录活动进行检测,在分析转录本的结构和表达水平的同 时,还能发现未知转录本和稀有转录本,精确地识别可变剪切位点以及 cSNP(编码序列单核苷 酸多态性),提供最全面的转录组信息。相对于传统的芯片杂交平台,转录组测序无需预先针对 已知序列设计探针,即可对任意物种的整体转录活动进行检测,提供更精确的数字化信号,更高 的检测通量以及更广泛的检测范围,是目前深入研究转录组复杂性的强大工具。
 
技术优势:
  • 数字化信号:直接测定每个转录本片段序列,单核苷酸分辨率的精确度,同时不存在传统微 阵列杂交的荧光模拟信号带来的交叉反应和背景噪音问题。
  • 高灵敏度:能够检测到细胞中少至几个拷贝的稀有转录本。
  • 任意物种的全基因组分析:无需预先设计特异性探针,因此无需了解物种基因信息,能够直 接对任何物种进行转录组分析。同时能够检测未知基因,发现新的转录本,并精确地识别可 变剪切位点及 cSNP,UTR 区域。
  • 更广的检测范围:高于 6 个数量级的动态检测范围,能够同时鉴定和定量稀有转录本和正常 转录本。
应用领域:
        转录本结构研究(基因边界鉴定、可变剪切研究等),转录本变异研究(如基因融合、 编码区 SNP 研究),非编码区域功能研究(Non-coding RNA 研究、microRNA 前体研究等), 基因表达水平研究以及全新转录本发现。

图 1 RNA-seq 获得的数据能够进行全面的数据挖掘,既能够进行基因结构分析,鉴定 UTR、可 变剪切位点,也能够发现新的转录本及非编码 RNA,比较样本间的表达水平差异

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wangprince2017/p/10849034.html

### RNA-Seq数据分析概述 RNA测序(RNA-Seq)是一种用于定量转录组技术,能够提供全面而精确的数据来揭示基因表达模式。对于处理这些复杂数据集而言,多种工具和技术被开发出来以满足不同需求。 #### RSEM:强大的RNA-Seq分析工具 RSEM是一个功能强大、易于使用的RNA-Seq数据分析工具,在学术研究和工业应用中均能发挥作用[^1]。该软件包不仅提供了高效的读取映射算法,还支持估计片段化影响以及校正GC含量偏差等功能,从而提高了结果准确性。 #### 不同生物体中的rRNA种类 在进行RNA-Seq实验设计时了解目标物种特有的rRNA组成非常重要。例如: - **真核生物**通常含有三种主要类型的rRNA分子:5S, 16S 和 23S rRNAs。 - 对于**原核生物**, 则存在四类常见的rRNA序列:5S, 5.8S, 18S 及 28S rRNAs[^2]。 这种差异会影响后续计算过程中去除污染背景信号的方式选择。 #### 实际操作指南与资源推荐 为了帮助研究人员更好地理解和掌握RNA-Seq技术的应用流程,这里给出一些实用建议: 1. 学习基础理论知识,包括但不限于统计学原理、计算机编程技能等; 2. 掌握至少一种适合自己的生物信息学平台(如Linux操作系统),并熟悉常用命令行工具; 3. 阅读官方文档或参加在线课程学习特定软件的具体用法; 下面是一份简单的Python脚本示例,展示了如何利用pandas库加载CSV文件作为初步探索性分析的一部分: ```python import pandas as pd # 加载csv文件到DataFrame对象df内 df = pd.read_csv('data.csv') # 显示前五行记录供查看 print(df.head()) ``` 通过上述介绍可以发现,RNA-seq是一项复杂的多学科交叉领域工作,涉及到了解生物学特性、精通信息技术等多个方面的能力培养过程。
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