转录组研究内容及方法

❶ 转录组测序研究怎么做

首先需要做的是将测出来的readsmapping到基因组上，与此同时可以得到数据mapping比例等信息，依靠这些信息可以进行数据质量的分析，然后还可以统计每个基因的表达情况，如果是比较不同样本之间的转录组，则可以进行差异表达基因的分析

❷ 基因组学研究方法

基因组学（英文genomics），研究生物基因组和如何利用基因的一门学问。用于概括涉及基因作图、测序和整个基因组功能分析的遗传学分支。该学科提供基因组信息以及相关数据系统利用，试图解决生物，医学，和工业领域的重大问题
基因组研究应该包括两方面的内容：以全基因组测序为目标的结构基因组学（structural genomics）和以基因功能鉴定为目标的功能基因组学（functional genomics)，又被称为后基因组（postgenome）研究，成为系统生物学的重要方法。
基因组学能为一些疾病提供新的诊断，治疗方法。例如，对刚诊断为乳腺癌的女性，一个名为“Oncotype DX”的基因组测试，能用来评估病人乳腺癌复发的个体危险率以及化疗效果，这有助于医生获得更多的治疗信息并进行个性化医疗。基因组学还被用于食品与农业部门。
基因组学的主要工具和方法包括： 生物信息学，遗传分析，基因表达测量和基因功能鉴定。
基因组学出现于1980年代，1990年代随着几个物种基因组计划的启动，基因组学取得长足发展。 相关领域是遗传学，其研究基因以及在遗传中的功能。
1980年，噬菌体Φ-X174;(5,368 碱基对)完全测序，成为第一个测定的基因组。
1995年，嗜血流感菌（Haemophilus influenzae，1.8Mb）测序完成，是第一个测定的自由生活物种。从这时起，基因组测序工作迅速展开。
2001年，人类基因组计划公布了人类基因组草图，为基因组学研究揭开新的一页。
基因组学是研究生物基因组的组成,组内各基因的精确结构、相互关系及表达调控的科学。基因组学、转录组学、蛋白质组学与代谢组学等一同构成系统生物学的组学（omics）生物技术基础。
基因组研究应该包括两方面的内容：以全基因组测序为目标的结构基因组学（structural genomics）和以基因功能鉴定为目标的功能基因组学（functional genomics)，又被称为后基因组（postgenome）研究，成为系统生物学的重要方法。
基因组DNA测序是人类对自身基因组认识的第一步。随着测序的完成，功能基因组学研究成为研究的主流，它从基因组信息与外界环境相互作用的高度，阐明基因组的功能。功能基因组学的研究内容：人类基因组 DNA 序列变异性研究、基因组表达调控的研究、模式生物体的研究和生物信息学的研究等。
(1)基因组表达及调控的研究。在全细胞的水平，识别所有基因组表达产物mRNA和蛋白质，以及两者的相互作用，阐明基因组表达在发育过程和不同环境压力下的时、空的整体调控网络。
(2)人类基因信息的识别和鉴定。要提取基因组功能信息，识别和鉴定基因序列是必不可少的基础工作。基因识别需采用生物信息学、计算生物学技术和生物学实验手段，并将理论方法和实验结合起来。基于理论的方法主要从已经掌握的大量核酸序列数据入手，发展序列比较、基因组比较及基因预测理论方法。识别基因的生物学手段主要基于以下的原理和思路：根据可表达序列标签(STS)；对染色体特异性cosmid进行直接的cDNA选择；根据CpG岛；差异显示及相关原理；外显子捕获及相关原理；基因芯片技术；基因组扫描；突变检测体系，等等。
（3）基因功能信息的提取和鉴定。包括：人类基因突变体的系统鉴定；基因表达谱的绘制；“基因改变-功能改变”的鉴定；蛋白质水平、修饰状态和相互作用的检测。
（4）在测序和基因多样性分析。人类基因组计划得到的基因组序列虽然具有代表性，但是每个人的基因组并非完全一样，基因组序列存在着差异。基因组的差异反映在表型上就形成个体的差异，如黑人与白人的差异，高个与矮个的差异，健康人与遗传病人的差异，等等。出现最多基因多态性就是单核苷酸多态性(SNPs)。
（5）比较基因组学。将人类基因组与模式生物基因组进行比较，这一方面有助于根据同源性方法分析人类基因的功能，另一方面有助于发现人类和其他生物的本质差异，探索遗传语言的奥秘 。
结构基因组学是继人类基因组之后又一个国际性大科学热点，主要目的是试图在生物体的整体水平上（如全基因组、全细胞或完整的生物体）测定出（以实验为主、包括理论预测）全部蛋白质分子、

蛋白质－蛋白质、蛋白质－核酸、蛋白质－多糖、蛋白质－蛋白质－核酸－多糖、蛋白质与其他生物分子复合体的精细三维结构，以获得一幅完整的、能够在细胞中定位以及在各种生物学代谢途径、生理途径、信号传导途径中全部蛋白质在原子水平的三维结构全息图。在此基础上，使人们有可能在基因组学、蛋白质组学、分子细胞生物学以致生物体整体水平上理解生命的原理。
对疾病机理的阐明、对疾病的防治有重要应用意义。
发展回顾1998年4月,由美国国家医学科学院（NIGMS）和Wellcome Trust发起在英国召开了第一次国际结构基因组会议，美国、法国、英国、德国、加拿大、日本、荷兰、意大利以及以色列的9国科学家参加了会议。2000年9月，美国NIGMS决定首批投入1.5亿美元，在美国建设7个研究中心（目前已经发展成为10个），争取在未来10年内解出1万个蛋白质的三维结构，建立蛋白质的氨基酸残基序列、三维结构和生物功能之间的有机联系，同时也支持结构基因组方法学的研究。2002年，10家大型国际制药公司宣布启动结构基因组研究。2000年11月，日本组织召开国际会议讨论结构基因组计划的有关问题，确定了完成测定3000个蛋白质三维结构的“Protein3000计划”。2001年4月，在美国召开了第二次国际结构基因组会议,表明新一轮大规模的国际合作研究已经开始。主要进展我国在结构生物学研究方面具有较好的基础。60年代，我国科学家在世界上首次人工合成了胰岛素；70年代初又测定出1.8 埃; 分辨率的猪胰岛素三维结构，成为世界上为数不多的能够测定生物大分子三维结构的国家，这些研究工作处于当时的世界先进水平。在国际结构基因组研究刚露端倪之时，我国科学家就敏感地抓住了这一新动向，2000年我国开展了结构基因组学的研究。近来，国家863计划、973计划、中国科学院知识创新工程、国家重大攻关项目、自然科学基金先后重点资助了结构基因组学的研究工作和相关技术平台的建设。相关研究工作既有分工、又有交叉合作，并充分地考虑到了我国基因组水平研究的特点和我国在结构解析方法研究在国际上的地位。并计划在参加国际合作的基础上，在逐步建立基因组研究技术平台的同时，五年之中完成200－300个蛋白质三维结构的测定。
我国的结构生物学研究队伍近年来不断发展壮大，中国科学院生物物理所、中国科技大学、北京大学、清华大学以及中国科学院物理所、高能所、上海生命科学院、福州物质结构所、上海复旦大学等单位均是我国开展结构基因组研究的重要基地。
我国结构基因组学研究虽然启动时间较短，但已经获得了不少重要进展。 据初步统计，已经完成了近千个克隆，已表达出210个蛋白质，其中有100多个可溶或部分可溶；获得近30个结晶和NMR样品，已经测定出5个结构。

❸ 有个关于转录组测序的问题

目前研究转录组主要包含三种方法：
包括基于sanger测序法的sage
（serial
analysis
of
gene
expression）、longsage和mpss（massively
parallel
signature
sequencing）；
基于杂交技术的cdna芯片和寡聚核苷酸芯片；
基于高通量测序技术的转录组测序（rna-seq）。
与另两种方法相比，rna-
seq具有以下优势：
高灵敏度，检测阈值跨越6个数量级，能检测到细胞中几乎所有的转录本，包括一些只有几个拷贝的稀有转录本，同时能对转录本进行定量；
高准确率，能准确的测定每个转录本的单核苷酸，同时不存在生物芯片的荧光模拟信号带来的交叉反应和背景噪音的问题；
应用范围广，无需预先设计探针或了解物种的基因信息，即可对任意物种进行转录组测序，同时能发现新的转录本，预测新的基因，检测可变剪切、snps、融合
基因等。
所以如果阁下希望进行转录组研究，可以从以上几种方法入手。多看文献，多向前辈请教，假以时日，会成为高手的。如有问题，可以进一步追问。
希望采纳哦

❹ 转录组测序流程步骤是哪些

以真核转录组测序为例，实验流程为总RNA提取-mRNA分离-建库试剂-定量-文库回收-桥式扩增-上机测序；项目分析流程为数据产出数据=数据去杂-转录组拼接-SSR分析及SNP分析-基因功能注释-基因表达差异分析-差异基因表达模式聚类-差异基因富集分析。

❺ 请列举一下转录组的技术应用

随着第二代测序技术的迅猛发展，其高通量、快速、低成本的特点成为越来越多的生物学研究者在解决生物学问题时的首选，尤其在转录组测序方面更显示出极大的潜力。转录组（transcriptome）是指特定生物体在某种状态下所有基因转录产物的总和，转录组研究是功能基因组研究的一项重要内容。转录组是连接基因组遗传信息与生物功能（蛋白质组）的必然纽带，同时相对于真核生物全基因组测序来说，转录组测序得到的序列不含有内含子及其它非编码序列，因此转录组测序有着无可比拟的高性价比优势。研究基因组结构的复杂性及遗传语言的根本规律，更需要对测序所得的海量数据进行精准且全面的揭示和分析，于是生物信息学便成为一门迅速兴起的交叉学科，它位于生物、计算机、数学等多个领域的交叉点上，不断深入去探索碱基序列数据背后的生物学意义。目前转录组测序及分析技术可以解决新基因的深度发掘、低丰度转录本的发现、转录图谱绘制、可变剪接的调控、代谢途径确定、基因家族鉴定及进化分析等各方面的问题。转录组研究是基因功能及结构研究的基础和出发点，已经被广泛应用于生物学、医学、农学等许多领域。

❻ 转录组学有哪些实现手段，数据类型及其格式

广义转录组是指生命单元(通常是一种细胞)中所有按基因信息单元转录和加工的RNA分子(包括编码和非编码RNA功能单元),或者是一个特定细胞所有转录本的总和.它的研究对象就是这些RNA与蛋白质分子和它们所组成的基因功能网络以及它们与细胞功能的关系.而狭义转录组是指可直接参与翻译蛋白质的mRNA总和.研究生物细胞中转录组的发生和变化规律的科学就称为转录组学(tran—scriptomics).
(二)转录组学的意义1．转录组谱可以提供特定条件下某些基因表达的信息,并据此推断相应未知基因的功能,揭示特定调节基因的作用机制.2．通过基于基因表达谱的分子标签,不仅可以辨别细胞的表型归属,还可以用于疾病的诊断.3．转录组的研究应用于临床的另一个例子是可以将表面上看似相同的病症分为多个亚型,尤其是对原发性恶性肿瘤,通过转录组差异表达谱的建立,可以详细描绘出患者的生存期以及对药物的反应等.

❼ 转录组学的介绍

转录组学（transcriptomics），是一门在整体水平上研究细胞中基因转录的情况及转录调控规律的学科。简而言之，转录组学是从RNA水平研究基因表达的情况。转录组即一个活细胞所能转录出来的所有RNA的总和，是研究细胞表型和功能的一个重要手段。

❽ 什么是转录组分析

转录组分析指对细胞内所有转录产物的集合的分析。

转录组（transcriptome）广义上指某一生理条件下，细胞内所有转录产物的集合，包括信使RNA、核糖体RNA、转运RNA及非编码RNA；狭义上指所有mRNA的集合。

转录组测序一般是对用多聚胸腺嘧啶（oligo-dT）进行亲和纯化的RNA聚合酶II转录生成的成熟mRNA和ncRNA进行高通量测序。

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。

(8)转录组研究内容及方法扩展阅读：

转录组测序的技术路线：

样品要求：

1、样品纯度要求： total RNAOD值应在1.8至2.2之间；电泳检测28S:18S至少大于1.5。

2、样品浓度： total RNA浓度不低于400ng/ul；样品总量不低于15ug;目前最新的样品建库要求降低到1ug,浓度大于50ng/ul即可。

3、提供total RNA样品具体浓度、体积、制备时间、溶剂名称及物种来源。请同时附上QC数据，包括电泳胶图、分光光度或Nanodrop仪器检测数据。如需进行多次样品制备，需要提供多次样品制备所需样品。

❾ 转录组学的简介

以DNA为模板合成RNA的转录过程是基因表达的第一步，也是基因表达调控的关键环节。所谓基因表达，是指基因携带的遗传信息转变为可辨别的表型的整个过程。与基因组不同的是，转录组的定义中包含了时间和空间的限定。同一细胞在不同的生长时期及生长环境下，其基因表达情况是不完全相同的。通过测序技术揭示造成差异的情况，已是目前最常用的手段。人类基因组包含有30亿个碱基对，其中大约只有5万个基因转录成mRNA分子，转录后的mRNA能被翻译生成蛋白质的也只占整个转录组的40%左右。通常，同一种组织表达几乎相同的一套基因以区别于其他组织，如：脑组织或心肌组织等分别只表达全部基因中不同的30%而显示出组织的特异性。
转录组谱可以提供什么条件下什么基因表达的信息，并据此推断相应未知基因的功能，揭示特定调节基因的作用机制。通过这种基于基因表达谱的分子标签，不仅可以辨别细胞的表型归属，还可以用于疾病的诊断。例如：阿尔茨海默病(Alzheimer′s diseases, AD)中，出现神经原纤维缠结的大脑神经细胞基因表达谱就有别于正常神经元，当病理形态学尚未出现纤维缠结时，这种表达谱的差异即可以作为分子标志直接对该病进行诊断。同样对那些临床表现不明显或者缺乏诊断金标准的疾病也具有诊断意义，如自闭症。对自闭症的诊断要靠长达十多个小时的临床评估才能做出判断。基础研究证实自闭症不是由单一基因引起，而很可能是由一组不稳定的基因造成的一种多基因病变，通过比对正常人群和患者的转录组差异，筛选出与疾病相关的具有诊断意义的特异性表达差异，一旦这种特异的差异表达谱被建立，就可以用于自闭症的诊断，以便能更早地，甚至可以在出现自闭症临床表现之前就对疾病进行诊断，并及早开始干预治疗。转录组的研究应用于临床的的另一个例子是可以将表面上看似相同的病症分为多个亚型，尤其是对原发性恶性肿瘤，通过转录组差异表达谱的建立，可以详细描绘出患者的生存期以及对药物的反应等等。
用于转录组数据获得和分析的方法主要有基于杂交技术的芯片技术包括cDNA芯片和寡聚核苷酸芯片，基于序列分析的基因表达系列分析SAGE （serial analysis of gene expression，SAGE）和大规模平行信号测序系统MPSS(massively parallel signature sequencing,MPSS)。

❿ 比较概述基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学的概念、研究方法、优缺点及应用设想

组学omics，研究的是整体. 按照分析目标不同主要分为基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学。
基因组学研究的主要是基因组DNA，使用方法目前以二代测序为主，将基因组拆成小片段后再用生物信息学算法进行迭代组装。当然这仅仅是第一步，随后还有繁琐的基因注释等数据分析工作。
转录组学研究的是某个时间点的mRNA总和，可以用芯片，也可以用测序。芯片是用已知的基因探针，测序则有可能发现新的mRNA,
蛋白组学针对的是全体蛋白，组要以2D-Gel和质谱为主，分为top-down和bottom-up分析方法。理念和基因组类似，将蛋白用特定的物料化学手段分解成小肽段，在通过质量反推蛋白序列，最后进行搜索，标识已知未知的蛋白序列。
代谢组分析的代谢产物，是大分子和小分子的混合物，主要也是用液相和质谱。
总而言之，这些技术都想从全局找变量，都是一种top-down的研究方法，原因很简单：避免‘只缘身在此山中’的尴尬。
但因为技术局限，都各有缺点，尤其是转录组和蛋白组数据，基本上颠覆了以前一直认为的mRNA水平能代表蛋白水平的观念，因为这两组数据的重合度太低。
所以目前很多研究都开始使用交叉验证方法。
无论如何，都需要对数据进行分析，有经验的分析往往能化腐朽为神奇。