轉錄組學研究方法和應用

❶ 比較概述基因組學、轉錄組學、蛋白質組學和代謝組學的概念、研究方法、優缺點及應用設想

組學omics，研究的是整體. 按照分析目標不同主要分為基因組學，轉錄組學，蛋白質組學，代謝組學。
基因組學研究的主要是基因組DNA，使用方法目前以二代測序為主，將基因組拆成小片段後再用生物信息學演算法進行迭代組裝。當然這僅僅是第一步，隨後還有繁瑣的基因注釋等數據分析工作。
轉錄組學研究的是某個時間點的mRNA總和，可以用晶元，也可以用測序。晶元是用已知的基因探針，測序則有可能發現新的mRNA,
蛋白組學針對的是全體蛋白，組要以2D-Gel和質譜為主，分為top-down和bottom-up分析方法。理念和基因組類似，將蛋白用特定的物料化學手段分解成小肽段，在通過質量反推蛋白序列，最後進行搜索，標識已知未知的蛋白序列。
代謝組分析的代謝產物，是大分子和小分子的混合物，主要也是用液相和質譜。
總而言之，這些技術都想從全局找變數，都是一種top-down的研究方法，原因很簡單：避免『只緣身在此山中』的尷尬。
但因為技術局限，都各有缺點，尤其是轉錄組和蛋白組數據，基本上顛覆了以前一直認為的mRNA水平能代表蛋白水平的觀念，因為這兩組數據的重合度太低。
所以目前很多研究都開始使用交叉驗證方法。
無論如何，都需要對數據進行分析，有經驗的分析往往能化腐朽為神奇。

❷ 轉錄組學的介紹

轉錄組學（transcriptomics），是一門在整體水平上研究細胞中基因轉錄的情況及轉錄調控規律的學科。簡而言之，轉錄組學是從RNA水平研究基因表達的情況。轉錄組即一個活細胞所能轉錄出來的所有RNA的總和，是研究細胞表型和功能的一個重要手段。

❸ 轉錄組學有哪些實現手段，數據類型及其格式是什麼

研究主要指具體的研究方法、手段和工具。每一課題都要有相應的研究方法，一般可以採取綜合的方法，或者以一種方法為主，其它方法為輔。這樣有利於收集多方面的信息，可以得到可靠的結論。下面介紹課題中常用的幾種研究方法。

❹ 轉錄組數據分析RNA-seq

轉錄組學（transcriptomics）的研究對象是全基因組尺度下所有轉錄本（transcript），即轉錄組（transcriptome）

將熒游標記的cDNA製成微陣列探針來測定樣本中特定轉錄本含量。又稱為 基因晶元（Gene Chip）、微陣列（Microarry）。

獲取表達量的步驟：
提取RNA -> 反轉錄 （->擴增）->標記->雜交->掃描->獲得原始數據
局限性：
• 只能檢測已知或；確定性的序列
• 無法檢測新發現的，未放置到晶元上的基因
• 有部分探針的信號可能會收到非特異性雜交或個體序列差異的影響

基於高通量二代測序技術的轉錄組學研究方法。
特點：
高通量、低成本；不依賴已知轉錄本探針，可以測全轉錄組；對於低表達豐度的轉錄本靈敏
度高；以reads數量腐酸表達，比晶元的熒光信號更為精確。
應用和最新進展

依據文庫要求檢查完整性分值，如果不合格將不適合建庫測序。一些特殊文庫對RNA提取要求很高，如全長轉錄組文庫，需要特殊提取流
程保證RNA 完整性。

需要的數據：參考基因組數據fasta、GFF注釋信息、雙端測序的fastq文件
我這里用的是普通栽培稻( Oryza sativa L.)的參考基因組和、GFF文件和SRR17439319數據。
參考步驟： https://blog.csdn.net/sunchengquan/article/details/79781366
注意：配置時，需要在bin目錄下執行 ./vdb-config --interactive ，然後彈出一大堆亂七八糟的之後，按X退出即可。再執行./fastq-mp，若沒有報錯，而是幫助信息的話即可以使用。

測序數據分析前需要經過數據預處理，並檢查數據GC含量、序列重復成俗、是否存在接頭等。

在質控後，再質檢一次，對比看看有什麼不同。

將 reads 匹配到參考基因組或轉錄組的相應位置上
• 非剪接比對：轉錄組
Bowtie、BWA
• 剪接比對：參考基因組
STAR、HISAT、Topha
對鑒定SNP做了優化： GSNAP、MapSplice等

① 建立基因組索引

②利用注釋文件比對

沒有注釋文件的比對方法

③ SAM 文件處理
使用 samtools 對 SAM 文件排序並轉化為 BAM 文件。samtools是一個用於操作sam和bam文件的工具合集，包含有許多命令。

④比對結果可視化
比對結果使用 IGV 、Genome Maps 和Sacant 等可視化查看。
例如：IGV 通過讀入基因組和注釋信息以及BAM 文件展示比對結果。
需要額外添加 BMA 的索引: samtools index test_sorted.bam test_sorted.

⑤比對結果評估
比對結果評估工具：RSeQC、Qualimap

計算FPKM

-p 線程數
-G 參考基因組注釋
-e 只估計已給參考基因組注釋的基因豐度
-A 基因豐度估計輸出文件
-o 輸出文件

❺ 轉錄組高通量測序技術可以解決什麼生物學問題

轉錄組學的研究對象包括mRNA和非編碼RNA等。新一代高通量測序技術可以全面快速地獲得特定細胞或組織在某一個狀態下幾乎所有轉錄本的序列信息和表達信息，從而准確地分析基因表達差異、基因結構變異、篩選分子標記（SNPs或SSR）等生命科學的重要問題。基因表達譜測序是直接對某一物種或特定細胞在某一功能狀態下產生的mRNA進行高通量測序，可以用來研究基因的表達差異情況。該技術結合了轉錄組測序建庫的實驗方法，與轉錄組測序相比，基因表達譜測序要求的讀長更短，測序通量更小，但僅可用於基因表達差異的研究。轉錄組測序是RNA水平測序，相當於DNA水平的基因組測序，是一個框架。表達譜主要研究的是基因表達量的變化，上調或下降。先要有轉錄組或是基因組才可以做表達譜，否則沒有Ref做參考。轉錄組測序和表達譜測序其實都是通過高通量測序技術進行的，轉錄組測序主要是針對沒有參考基因組（即基因組未完成測序）的物種，側重於獲得你材料的全部轉錄組信息；而表達譜則側重於檢測各個基因的表達量。