㈠ RNA的測序原理及方法！^~^
細胞中的RNA可以分為信使RNA、轉運RNA和核糖體RNA三大類，不同組織總RNA提取的實質就是將細胞裂解，釋放出RNA，並通過不同方式去除蛋白，DNA等雜質，最終獲得高純度RNA產物的過程。
RNA 提取流程
1. 樣品處理
從各種不同來源樣品（如細菌、酵母、血液、動物組織、植物組織和培養細胞）,或同一來源樣品的不同組織（如植物幼嫩葉片、成熟根、莖等）中提取高質量的RNA，因細胞結構及所含的成分不同，樣品預處理的方式也各有差異。
樣品的要求：
最好使用新鮮的樣品或取樣後立即在低溫（-20℃或-70℃）冷凍保存的樣品，避免反復凍融，因為這會導致提取的RNA降解和提取量下降。
樣品預處理方式：
植物材料-液氮研磨
動物材料-勻漿、液氮研磨
細菌-溶菌酶破壁
酵母-液氮研磨、玻璃珠處理、混合酶破壁
2. 細胞裂解
異硫氰酸胍/苯酚法（TRIZOL）
這是一種傳統的RNA提取方法，適用於大部分動植物材料，但對於次生代謝產物較多的植物材料提取RNA效果較差。異硫氰酸胍能使核蛋白復合體解離，並將RNA釋放到溶液中，採用酸性酚-氯仿混合液抽提，低PH值的酚將使RNA進入水相，而蛋白質和DNA仍留在有機相，從而可以完成RNA的提取工作。
該法應用非常廣泛，適用於包括動物組織、微生物、培養細胞等在內的各類動物性材料，同時還適用於次生代謝物較少的植物性材料，如幼苗、幼葉等。該法主要應用在動物組織和培養細胞的RNA提取中。
胍鹽/ β- 巰基乙醇法：
適用於各種不同動物材料和次生代謝物少的植物材料。
在這種方法中，胍鹽使細胞充分裂解，β-巰基乙醇作為蛋白的變性劑在實驗全程中可以抑制RNaseA的活性，保護RNA不被降解。
我公司的「GREEN 」系列總RNA 提取試劑盒是基於這種方法開發的產品，分別適用於各類不同的材料。此系列產品的具體實驗步驟和適用范圍在實驗技術手冊中有詳細介紹，實驗者可根據自己的需要進行選擇。
其它方法：
有些植物材料多糖多酚含量較高，如植物果實，番茄的葉子等，有些植物木質化程度較高，如根莖等組織。針對這類材料本公司推出了一種全新的植物總RNA提取試劑，該試劑特別適合於從富含多糖、多酚、澱粉的材料中提取純度高、完整性好的總RNA，有關的具體步驟將在分論中詳細介紹，實驗者可根據自己的需要進行選擇。
3. RNA 純化及獲得
純化要求
RNA樣品中不應存在對酶（如逆轉錄酶）有抑製作用的有機溶劑和過高濃度的金屬離子。避免其它生物大分子如蛋白質、多糖和脂類分子的污染。排除DNA分子的污染。
純化方法及沉澱
方法一：有機溶劑抽提法
氯仿抽提
在使用RNA提取試劑進行RNA提取時，常使用氯仿進行抽提，以去除蔗糖、蛋白等雜質，並促進水相與有機相的分離，從而達到純化RNA的方法。在本公司的提取RNA的產品中，與TRIzol同型試劑法及其衍生試劑盒。
沉澱
氯仿抽提RNA後，一般採用了異丙醇或乙醇來沉澱水相RNA。加入0.6倍水相體積的異丙醇或與水相等體積的異丙醇，室溫沉澱20-30分鍾，高速離心，可獲得RNA沉澱。
洗滌沉澱
加入無RNase的75%乙醇，將RNA沉澱振盪懸浮，使RNA沉澱中的鹽離子被充分溶解。然後再離心10-30分鍾。再次沉澱RNA。離心後，小心倒掉上清（注意不要倒出RNA沉澱），隨後快速離心1-2秒，將殘留在管壁上的乙醇手機到管底後，用小槍頭吸凈，超靜台中風干1-2分鍾（注意不要晾得太干，否則RNA沉澱不易溶解）。
溶解沉澱
加入適量RNase-free ddH2O溶解RNA沉澱。
方法二：硅基質吸附法
隨著實驗方法的改進，現已發展出一種採用吸附材料純化核酸的方法。目前較常見的有：硅基質吸附材料、陰離子交換樹脂和磁珠等。硅基質吸附材料因其具有可特異吸附核酸，使用方便、快捷、不使用有毒溶劑如苯酚、氯仿等優點，成為核酸純化的首選。
本公司生產的總RNA提取試劑盒（ZP403-ZP407）和GREENspin系列總RNA提取試劑盒即採用硅基質吸附達到RNA分離純化目的，通過專一結合RNA的離心吸附柱和獨特的緩沖液系統，使樣品在高鹽條件下與硅膠膜特異結合，而蛋白、有機溶劑等雜質不能結合到膜上而被洗脫，鹽類則被含有乙醇的漂洗液洗滌，最後用RNase-free ddH2O將RNA從硅膠膜上洗脫下來。
㈡ SCmut||分析單細胞數據突變
單細胞RNA測序(scRNA-seq)和DNA測序(scDNA-seq)都可以應用於細胞水平基因組分析。對於突變分析，scDNA-seq似乎更常見。然而，這項任務是非常具有挑戰性的，只有兩份拷貝DNA分子作為輸入十分有限，而全基因組擴增則會產生偏差和其他技術噪音。scRNA-seq通常具有更大的數據量和更好的數據質量。但目前DNA測序中檢測突變的方法多種多樣，尚不清楚這些方法是否可以用於scRNA-seq數據。
對Bulk RNAseq或scDNA-seq數據開發的突變檢測方法不適用於scRNA-seq數據，因為它們會產生過多的假陽性。因此，作者開發了一種新的、穩健的統計方法——稱為SCmut，來識別特定的突變細胞。他們將SCmut應用於幾個scRNA-seq數據集。在scRNA-seq乳腺癌數據集中，SCmut可以識別許多高度可信的細胞水平突變，這些突變在許多細胞中都反復出現，並且在不同樣品中保持一致。在scRNA-seq膠質母細胞瘤數據集中，發現PDGFRA基因中的復發性細胞水平突變與該基因中眾所周知的框內缺失高度相關。
簡而言之，該方法首先從腫瘤和匹配的種系組織的大細胞DNA測序（bcDNA-seq）中收集體細胞突變。然後，結合從scRNA-seq中提取的單個細胞的single-nucleotide variants （SNV），SCmut使用二維局部錯誤發現率（2D local fdr）方法在細胞水平上統計檢測體細胞突變。將該方法應用於（i）兩名乳腺癌患者的幾個scRNA-seq數據集，（ii）乳腺癌細胞系MDA-MB-231的兩組細胞，以及（iii）膠質母細胞瘤細胞的一組。在（i）中，發現的細胞水平突變在腫瘤細胞和非腫瘤細胞之間被很好地分開，在（ii）中，突變被同時在兩個獨立的數據集中發現。在膠質母細胞瘤數據集（iii）中，我們發現了與PDGFRA基因中眾所周知的24 bp讀框內缺失高度相關的細胞水平突變。
㈢ 測序相關知識總結
高通量測序技術（High-throughput sequencing，HTS）是對傳統Sanger測序（稱為一代測序技術）革命性的改變,一次對幾十萬到幾百萬條核酸分子進行序列測定, 因此在有些文獻中稱其為下一代測序技術(next generation sequencing，NGS )足見其劃時代的改變, 同時高通量測序使得對一個物種的轉錄組和基因組進行細致全貌的分析成為可能, 所以又被稱為深度測序(Deep sequencing)。
Sanger法測序利用一種DNA聚合酶來延伸結合在待定序列模板上的引物。直到摻入一種鏈終止核苷酸為止。每一次序列測定由一套四個單獨的反應構成，每個反應含有所有四種脫氧核苷酸三磷酸(dNTP)，並混入限量的一種不同的雙脫氧核苷三磷酸(ddNTP)。由於ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基團，使延長的寡聚核苷酸選擇性地在G、A、T或C處終止。終止點由反應中相應的雙脫氧而定。每一種dNTPs和ddNTPs的相對濃度可以調整，使反應得到一組長幾百至幾千鹼基的鏈終止產物。它們具有共同的起始點，但終止在不同的的核苷酸上，可通過高解析度變性凝膠電泳分離大小不同的片段，凝膠處理後可用X-光膠片放射自顯影或非同位素標記進行檢測。
全基因組重測序是對基因組序列已知的個體進行基因組測序，並在個體或群體水平上進行差異性分析的方法。隨著基因組測序成本的不斷降低，人類疾病的致病突變研究由外顯子區域擴大到全基因組范圍。通過構建不同長度的插入片段文庫和短序列、雙末端測序相結合的策略進行高通量測序，實現在全基因組水平上檢測疾病關聯的常見、低頻、甚至是罕見的突變位點，以及結構變異等，具有重大的科研和產業價值。
de novo測序也稱為從頭測序：其不需要任何現有的序列資料就可以對某個物種進行測序，利用生物信息學分析手段對序列進行拼接，組裝，從而獲得該物種的基因組圖譜。獲得一個物種的全基因組序列是加快對此物種了解的重要捷徑。隨著新一代測序技術的飛速發展，基因組測序所需的成本和時間較傳統技術都大大降低，大規模基因組測序漸入佳境，基因組學研究也迎來新的發展契機和革命性突破。利用新一代高通量、高效率測序技術以及強大的生物信息分析能力，可以高效、低成本地測定並分析所有生物的基因組序列。
外顯子組測序是指利用序列捕獲技術將全基因組外顯子區域DNA捕捉並富集後進行高通量測序的基因組分析方法。外顯子測序相對於基因組重測序成本較低，對研究已知基因的SNP、Indel等具有較大的優勢，但無法研究基因組結構變異如染色體斷裂重組等。
轉錄組學（transcriptomics）是在基因組學後新興的一門學科，即研究特定細胞在某一功能狀態下所能轉錄出來的所有RNA（包括mRNA和非編碼RNA）的類型與拷貝數。Illumina提供的mRNA測序技術可在整個mRNA領域進行各種相關研究和新的發現。mRNA測序不對引物或探針進行設計，可自由提供關於轉錄的客觀和權威信息。研究人員僅需要一次試驗即可快速生成完整的poly-A尾的RNA完整序列信息，並分析基因表達、cSNP、全新的轉錄、全新異構體、剪接位點、等位基因特異性表達和罕見轉錄等最全面的轉錄組信息。簡單的樣品制備和數據分析軟體支持在所有物種中的mRNA測序研究。
Small RNA（micro RNAs、siRNAs和 pi RNAs）是生命活動重要的調控因子，在基因表達調控、生物個體發育、代謝及疾病的發生等生理過程中起著重要的作用。Illumina能夠對細胞或者組織中的全部Small RNA進行深度測序及定量分析等研究。實驗時首先將18-30 nt范圍的Small RNA從總RNA中分離出來，兩端分別加上特定接頭後體外反轉錄做成cDNA再做進一步處理後，利用測序儀對DNA片段進行單向末端直接測序。通過Illumina對Small RNA大規模測序分析，可以從中獲得物種全基因組水平的miRNA圖譜，實現包括新miRNA分子的挖掘，其作用靶基因的預測和鑒定、樣品間差異表達分析、miRNAs聚類和表達譜分析等科學應用。
成熟的microRNA（miRNA）是17~24nt的單鏈非編碼RNA分子，通過與mRNA相互作用影響目標mRNA的穩定性及翻譯，最終誘導基因沉默，調控著基因表達、細胞生長、發育等生物學過程。基於第二代測序技術的microRNA測序，可以一次性獲得數百萬條microRNA序列，能夠快速鑒定出不同組織、不同發育階段、不同疾病狀態下已知和未知的microRNA及其表達差異，為研究microRNA對細胞進程的作用及其生物學影響提供了有力工具。
染色質免疫共沉澱技術（ChromatinImmunoprecipitation，ChIP）也稱結合位點分析法，是研究體內蛋白質與DNA相互作用的有力工具，通常用於轉錄因子結合位點或組蛋白特異性修飾位點的研究。將ChIP與第二代測序技術相結合的ChIP-Seq技術，能夠高效地在全基因組范圍內檢測與組蛋白、轉錄因子等互作的DNA區段。
ChIP-Seq的原理是：首先通過染色質免疫共沉澱技術（ChIP）特異性地富集目的蛋白結合的DNA片段，並對其進行純化與文庫構建；然後對富集得到的DNA片段進行高通量測序。研究人員通過將獲得的數百萬條序列標簽精確定位到基因組上，從而獲得全基因組范圍內與組蛋白、轉錄因子等互作的DNA區段信息。
CHIRP-Seq( Chromatin Isolation by RNA Purification )是一種檢測與RNA綁定的DNA和蛋白的高通量測序方法。方法是通過設計生物素或鏈霉親和素探針，把目標RNA拉下來以後，與其共同作用的DNA染色體片段就會附在到磁珠上，最後把染色體片段做高通量測序，這樣會得到該RNA能夠結合到在基因組的哪些區域，但由於蛋白測序技術不夠成熟，無法知道與該RNA結合的蛋白。
RNA Immunoprecipitation是研究細胞內RNA與蛋白結合情況的技術，是了解轉錄後調控網路動態過程的有力工具，能幫助我們發現miRNA的調節靶點。這種技術運用針對目標蛋白的抗體把相應的RNA-蛋白復合物沉澱下來，然後經過分離純化就可以對結合在復合物上的RNA進行測序分析。
RIP可以看成是普遍使用的染色質免疫沉澱ChIP技術的類似應用，但由於研究對象是RNA-蛋白復合物而不是DNA-蛋白復合物，RIP實驗的優化條件與ChIP實驗不太相同（如復合物不需要固定，RIP反應體系中的試劑和抗體絕對不能含有RNA酶，抗體需經RIP實驗驗證等等）。RIP技術下游結合microarray技術被稱為RIP-Chip，幫助我們更高通量地了解癌症以及其它疾病整體水平的RNA變化。
CLIP-seq,又稱為HITS-CLIP，即紫外交聯免疫沉澱結合高通量測序(crosslinking-immunprecipitation and high-throughput sequencing), 是一項在全基因組水平揭示RNA分子與RNA結合蛋白相互作用的革命性技術。其主要原理是基於RNA分子與RNA結合蛋白在紫外照射下發生耦聯，以RNA結合蛋白的特異性抗體將RNA-蛋白質復合體沉澱之後，回收其中的RNA片段，經添加接頭、RT-PCR等步驟，對這些分子進行高通量測序，再經生物信息學的分析和處理、總結，挖掘出其特定規律，從而深入揭示RNA結合蛋白與RNA分子的調控作用及其對生命的意義。
什麼是metagenomic（宏基因組）：
Magenomics研究的對象是整個微生物群落。相對於傳統單個細菌研究來說，它具有眾多優勢，其中很重要的兩點：(1)微生物通常是以群落方式共生於某一小生境中，它們的很多特性是基於整個群落環境及個體間的相互影響的，因此做Metagenomics研究比做單個個體的研究更能發現其特性；(2) Metagenomics研究無需分離單個細菌，可以研究那些不能被實驗室分離培養的微生物。
宏基因組是基因組學一個新興的科學研究方向。宏基因組學（又稱元基因組學，環境基因組學，生態基因組學等），是研究直接從環境樣本中提取的基因組遺傳物質的學科。傳統的微生物研究依賴於實驗室培養，元基因組的興起填補了無法在傳統實驗室中培養的微生物研究的空白。過去幾年中，DNA測序技術的進步以及測序通量和分析方法的改進使得人們得以一窺這一未知的基因組科學領域。
10 .什麼是SNP、SNV（單核苷酸位點變異）
單核苷酸多態性singlenucleotide polymorphism，SNP 或單核苷酸位點變異SNV。個體間基因組DNA序列同一位置單個核苷酸變異(替代、插入或缺失)所引起的多態性。不同物種、個體基因組DNA序列同一位置上的單個核苷酸存在差別的現象。有這種差別的基因座、DNA序列等可作為基因組作圖的標志。人基因組上平均約每1000個核苷酸即可能出現1個單核苷酸多態性的變化，其中有些單核苷酸多態性可能與疾病有關，但可能大多數與疾病無關。單核苷酸多態性是研究人類家族和動植物品系遺傳變異的重要依據。在研究癌症基因組變異時，相對於正常組織，癌症中特異的單核苷酸變異是一種體細胞突變（somatic mutation），稱做SNV。
基因組上小片段（>50bp）的插入或缺失，形同SNP/SNV。
基因組拷貝數變異是基因組變異的一種形式，通常使基因組中大片段的DNA形成非正常的拷貝數量。例如人類正常染色體拷貝數是2，有些染色體區域拷貝數變成1或3，這樣，該區域發生拷貝數缺失或增加，位於該區域內的基因表達量也會受到影響。如果把一條染色體分成A-B-C-D四個區域，則A-B-C-C-D/A-C-B-C-D/A-C-C-B-C-D/A-B-D分別發生了C區域的擴增及缺失，擴增的位置可以是連續擴增如A-B-C-C-D也可以是在其他位置的擴增，如A-C-B-C-D。
染色體結構變異是指在染色體上發生了大片段的變異。主要包括染色體大片段的插入和缺失（引起CNV的變化），染色體內部的某塊區域發生翻轉顛換，兩條染色體之間發生重組（inter-chromosome trans-location）等。一般SV的展示利用Circos 軟體。
15.什麼是Segment plication
一般稱為SD區域，串聯重復是由序列相近的一些DNA片段串聯組成。串聯重復在人類基因多樣性的靈長類基因中發揮重要作用。在人類染色體Y和22號染色體上，有很大的SD序列。
既基因型與表型；一般指某些單核苷酸位點變異與表現形式間的關系。
17.什麼是soft-clipped reads
當基因組發生某一段的缺失，或轉錄組的剪接，在測序過程中，橫跨缺失位點及剪接位點的reads回帖到基因組時，一條reads被切成兩段，匹配到不同的區域，這樣的reads叫做soft-clipped reads，這些reads對於鑒定染色體結構變異及外源序列整合具有重要作用。
由於大部分測序得到的reads較短，一個reads能夠匹配到基因組多個位置，無法區分其真實來源的位置。一些工具根據統計模型，如將這類reads分配給reads較多的區域。
21.什麼是Contig N50？
Reads拼接後會獲得一些不同長度的Contigs。將所有的Contig長度相加，能獲得一個Contig總長度。然後將所有的Contigs按照從長到短進行排序，如獲得Contig 1，Contig 2，Contig 3...………Contig 25。將Contig按照這個順序依次相加，當相加的長度達到Contig總長度的一半時，最後一個加上的Contig長度即為Contig N50。舉例：Contig 1+Contig 2+ Contig 3+Contig 4=Contig總長度 1/2時，Contig 4的長度即為Contig N50。Contig N50可以作為基因組拼接的結果好壞的一個判斷標准。值越大，contig越長組裝效果越好，測序效率也就越好了.
給定一組具有其自身長度的重疊群，L50計數被定義為長度總和占基因組大小一半的重疊群的最小數量。
21.1 什麼是Scaffold N50？
Scaffold N50與Contig N50的定義類似。Contigs拼接組裝獲得一些不同長度的Scaffolds。將所有的Scaffold長度相加，能獲得一個Scaffold總長度。然後將所有的Scaffolds按照從長到短進行排序，如獲得Scaffold 1，Scaffold 2，Scaffold 3...………Scaffold 25。將Scaffold按照這個順序依次相加，當相加的長度達到Scaffold總長度的一半時，最後一個加上的Scaffold長度即為Scaffold N50。舉例：Scaffold 1+Scaffold 2+ Scaffold 3 +Scaffold 4 +Scaffold 5=Scaffold總長度 1/2時，Scaffold 5的長度即為Scaffold N50。Scaffold N50可以作為基因組拼接的結果好壞的一個判斷標准。
22.什麼是測序深度和覆蓋度？
測序深度是指測序得到的總鹼基數與待測基因組大小的比值。假設一個基因大小為2M，測序深度為10X，那麼獲得的總數據量為20M。覆蓋度是指測序獲得的序列占整個基因組的比例。由於基因組中的高GC、重復序列等復雜結構的存在，測序最終拼接組裝獲得的序列往往無法覆蓋有所的區域，這部分沒有獲得的區域就稱為Gap。例如一個細菌基因組測序，覆蓋度是98%，那麼還有2%的序列區域是沒有通過測序獲得的。
RPKM,Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads, is defined in thisway [Mortazavi etal., 2008]: 每1百萬個map上的reads中map到外顯子的每1K個鹼基上的reads個數。 假如有1百萬個reads映射到了人的基因組上，那麼具體到每個外顯子呢，有多少映射上了呢，而外顯子的長度不一，那麼每1K個鹼基上又有多少reads映射上了呢，這大概就是這個RPKM的直觀解釋。
如果對應特定基因的話，那麼就是每1000000 mapped到該基因上的reads中每kb有多少是mapped到該基因上的exon的read Total exon reads:This is the number in the column with header Total exonreads in the row for the gene. This is the number of reads that have beenmapped to a region in which an exon is annotated for the gene or across theboundaries of two exons or an intron and an exon for an annotated transcript ofthe gene. For eukaryotes, exons and their internal relationships are defined byannotations of type mRNA.映射到外顯子上總的reads個數。這個是映射到某個區域上的reads個數，這個區域或者是已知注釋的基因或者跨兩個外顯子的邊界或者是某個基因已經注釋的轉錄本的內含子、外顯子。對於真核生物來說，外顯子和它們自己內部的關系由某類型的mRNA來注釋。
Exonlength: This is the number in the column with the header Exon length inthe row for the gene, divided by 1000. This is calculated as the sum of thelengths of all exons annotated for the gene. Each exon is included only once inthis sum, even if it is present in more annotated transcripts for the gene.Partly overlapping exons will count with their full length, even though theyshare the same region.外顯子的長度。計算時，計算所有某個基因已注釋的所有外顯子長度的總和。即使某個基因以多種注釋的轉錄本呈現，這個外顯子在求和時只被包含一次。即使部分重疊的外顯子共享相同的區域，重疊的外顯子以其總長來計算。 Mapped reads: The sum of all the numbers in the column with header Totalgene reads. The Total gene reads for a gene is the total number ofreads that after mapping have been mapped to the region of the gene. Thus thisincludes all the reads uniquely mapped to the region of the gene as well asthose of the reads which match in more places (below the limit set in thedialog in figure18.110) that have been allocated tothis gene's region. A gene's region is that comprised of the flanking regions(if it was specified in figure 18.110), the exons, the introns andacross exon-exon boundaries of all transcripts annotated for the gene. Thus,the sum of the total gene reads numbers is the number of mapped reads for thesample (you can find the number in the RNA-Seq report).map的reads總和。映射到某個基因上的所有reads總數。因此這包含所有的唯一映射到這個區域上的reads。
舉例：比如對應到該基因的read有1000個，總reads個數有100萬，而該基因的外顯子總長為5kb，那麼它的RPKM為：10 9*1000(reads個數)/10 6(總reads個數) 5000(外顯子長度)=200或者：1000(reads個數)/1(百萬) 5(K)=200這個值反映基因的表達水平。
FPKM(fragments per kilobase of exon per million fragments mapped). FPKM與RPKM計算方法基本一致。不同點就是FPKM計算的是fragments，而RPKM計算的是reads。Fragment比read的含義更廣，因此FPKM包含的意義也更廣，可以是pair-end的一個fragment，也可以是一個read。
什麼是轉錄本重構
用測序的數據組裝成轉錄本。有兩種組裝方式：1，de-novo構建； 2，有參考基因組重構。其中de-novo組裝是指在不依賴參考基因組的情況下，將有overlap的reads連接成一個更長的序列，經過不斷的延伸，拼成一個個的contig及scaffold。常用工具包括velvet，trans-ABYSS，Trinity等。有參考基因組重構，是指先將read貼回到基因組上，然後在基因組通過reads覆蓋度，junction位點的信息等得到轉錄本，常用工具包括scripture、cufflinks。
什麼是genefusion
將基因組位置不同的兩個基因中的一部分或全部整合到一起，形成新的基因，稱作融合基因，或嵌合體基因。該基因有可能翻譯出融合或嵌合體蛋白。
什麼是表達譜
基因表達譜(geneexpression profile)：指通過構建處於某一特定狀態下的細胞或組織的非偏性cDNA文庫,大規模cDNA測序,收集cDNA序列片段、定性、定量分析其mRNA群體組成,從而描繪該特定細胞或組織在特定狀態下的基因表達種類和豐度信息,這樣編製成的數據表就稱為基因表達譜
什麼是功能基因組學
功能基因組學（Functuionalgenomics）又往往被稱為後基因組學（Postgenomics），它利用結構基因組所提供的信息和產物，發展和應用新的實驗手段，通過在基因組或系統水平上全面分析基因的功能，使得生物學研究從對單一基因或蛋白質得研究轉向多個基因或蛋白質同時進行系統的研究。這是在基因組靜態的鹼基序列弄清楚之後轉入對基因組動態的生物學功能學研究。研究內容包括基因功能發現、基因表達分析及突變檢測。基因的功能包括：生物學功能，如作為蛋白質激酶對特異蛋白質進行磷酸化修飾；細胞學功能，如參與細胞間和細胞內信號傳遞途徑；發育上功能，如參與形態建成等。採用的手段包括經典的減法雜交，差示篩選，cDNA代表差異分析以及mRNA差異顯示等，但這些技術不能對基因進行全面系統的
分析，新的技術應運而生，包括基因表達的系統分析（serial analysis of gene expression,SAGE），cDNA微陣列（cDNA microarray），DNA 晶元（DNA chip）和序列標志片段顯示（sequence tagged fragmentsdisplay。
什麼是比較基因組學
比較基因組學(ComparativeGenomics)是基於基因組圖譜和測序基礎上，對已知的基因和基因組結構進行比較，來了解基因的功能、表達機理和物種進化的學科。利用模式生物基因組與人類基因組之間編碼順序上和結構上的同源性，克隆人類疾病基因，揭示基因功能和疾病分子機制，闡明物種進化關系，及基因組的內在結構。
什麼是表觀遺傳學
表觀遺傳學是研究基因的核苷酸序列不發生改變的情況下，基因表達了可遺傳的變化的一門遺傳學分支學科。表觀遺傳的現象很多，已知的有DNA甲基化（DNAmethylation），基因組印記（genomicimpriting），母體效應（maternaleffects），基因沉默（genesilencing），核仁顯性，休眠轉座子激活和RNA編輯（RNA editing）等。
什麼是計算生物學
計算生物學是指開發和應用數據分析及理論的方法、數學建模、計算機模擬技術等。當前，生物學數據量和復雜性不斷增長，每14個月基因研究產生的數據就會翻一番，單單依靠觀察和實驗已難以應付。因此，必須依靠大規模計算模擬技術，從海量信息中提取最有用的數據。
什麼是基因組印記
基因組印記(又稱遺傳印記)是指基因根據親代的不同而有不同的表達。印記基因的存在能導致細胞中兩個等位基因的一個表達而另一個不表達。基因組印記是一正常過程，此現象在一些低等動物和植物中已發現多年。印記的基因只佔人類基因組中的少數，可能不超過5%，但在胎兒的生長和行為發育中起著至關重要的作用。基因組印記病主要表現為過度生長、生長遲緩、智力障礙、行為異常。目前在腫瘤的研究中認為印記缺失是引起腫瘤最常見的遺傳學因素之一。
什麼是基因組學
基因組學（英文genomics），研究生物基因組和如何利用基因的一門學問。用於概括涉及基因作圖、測序和整個基因組功能分析的遺傳學分支。該學科提供基因組信息以及相關數據系統利用，試圖解決生物，醫學，和工業領域的重大問題。
什麼是DNA甲基化
DNA甲基化是指在DNA甲基化轉移酶的作用下，在基因組CpG二核苷酸的胞嘧啶5'碳位共價鍵結合一個甲基基團。正常情況下，人類基因組「垃圾」序列的CpG二核苷酸相對稀少，並且總是處於甲基化狀態，與之相反，人類基因組中大小為100—1000 bp左右且富含CpG二核苷酸的CpG島則總是處於未甲基化狀態，並且與56％的人類基因組編碼基因相關。人類基因組序列草圖分析結果表明，人類基因組CpG島約為28890個，大部分染色體每1 Mb就有5—15個CpG島，平均值為每Mb含10．5個CpG島，CpG島的數目與基因密度有良好的對應關系[9]。由於DNA甲基化與人類發育和腫瘤疾病的密切關系，特別是CpG島甲基化所致抑癌基因轉錄失活問題，DNA甲基化已經成為表觀遺傳學和表觀基因組學的重要研究內容。
什麼是基因組注釋？
基因組注釋(Genomeannotation) 是利用生物信息學方法和工具,對基因組所有基因的生物學功能進行高通量注釋,是當前功能基因組學研究的一個熱點。基因組注釋的研究內容包括基因識別和基因功能注釋兩個方面。基因識別的核心是確定全基因組序列中所有基因的確切位置。
什麼是Q30？
Q30是指一個鹼基的識別可靠性等於99.9%，或者說出錯可能性是0.1%。Q20則是指鹼基識別的可靠性等於99%。
Q30數據量是指一批數據中，質量高於等於Q30的數據的量的總和。
測序數據的PF data/PF reads是什麼意思？
PF是pass filter的意思。也就是質量合格的意思。Illumina的測儀序會自動地對一個read(序列)的質量可靠性進行打分。
對於前25個鹼基中的是否有兩個鹼基的識別可靠性低於0.6，是PF的判斷標准。這句話翻譯成較容易理解的話: 就是前25個鹼基中，如果低質量的數據有2個或更多，則這條read被判定為不合格，PF就不通過。反之，則質檢通過。
PF是國際公認的質檢標准。
你們給的數據是什麼質量的？
對於哺乳動物基因組重測序、外顯子測序，我們保證數據質量是Q30的比例高於80%。對於mRNA測序，smRNA測序，我們保證對照Lane的數據質是Q30的比例高於80%。
一般情況下:
哺乳動物基因組重測序、外顯子測序，GC比例在40%左右，Q30的比例是80~95%
RNA-seq，GC比例在50%左右，Q30的比例是~80%。如果Poly(A)特別多的情況下，Q30會更低一些
SmRNA-seq，因為有許多的read讀通之後，只剩下一串的A，質量會更低，我們的實驗結果%Q30在70~75%
測序中的Duplication是什麼，如何避免，一般會有多少Duplication?
所謂Duplication是指起始與終止位置完全一致的片段。
引起Duplication的主要原因是因為在測序中有PCR過程，來源於同一個DNA片段PCR的產物被重復測序，就會是Duplication。次要原因是正巧兩個片段的頭和尾的位置完全一致。
一般通過控制PCR的循環數來控制Duplication。我們一般控制PCR的循環次數在10~12個循環。
在葯明康德外顯子測序中，如果用illumina的捕獲試劑盒Duplication的比例約為10%，如果用Nimblegen的捕獲試劑盒Duplication的比例波動較大，在5~50%范圍 ，平均為30%。
在RNA-seq中，Duplication的比例約為40%。RNA-seq中，因為高豐度的mRNA集中在幾個基因上，集中度很高，所以Duplication的比例也就高。
測序的插入片段一般是多長？
測序的插入片段一般是100bp到600bp.
因為Hiseq測序過程中有一個橋式PCR的過程。如果插入片段過長，測橋式PCR產生的Cluster就會太大，而且光強也會減弱。所以插入片段的長度是有限制的。
PhiX文庫有什麼用？
PhiX文庫是一種用病毒基因組做的文庫。其基因序列已精確知曉，GC比例約為40%，與人類、哺乳類的基因組的GC比例接近。其基因序列又與人類的基因序列相去甚遠，在與哺乳類基因組一些測序時，可以輕松地通過基因序列比對而將之去除。
在測四種鹼基不平衡（A、G、C、T四種鹼基的含量遠遠偏離25%）的樣本時，可以加入大量的PhiX文庫，以部分抵消樣本的不平衡性。例如ChIPed DNA測序，或者亞硫酸氫鹽處理過的DNA文庫，或者擴增子測序（PCR樣測序），都可以加入PhiX，以部分彌補鹼基不平衡性。
也可以少量地加入樣本，以作為control library來驗證測序質量。
㈣ 病毒的RNA測序是怎麼測出來的
先提取病毒RNA，然後RNA反轉錄為雙鏈cDNA,後面就是常規高通量測序的流程了，加接頭建庫上機測序，就可以知道cDNA序列信息，最後反推為RNA序列，就得到病毒RNA序列信息