转录组测序及其在牧草基因资源发掘中的应用前景
全转录组学在畜牧业中的应用
Hereditas (Beijing) 2019年3月, 41(3): 193―205 收稿日期: 2018-07-31; 修回日期: 2018-10-22基金项目:国家自然科学基金项目(编号：U1503285) 和中国农业科学院基本科研业务费重大项目(编号：Y2017XM02)资助[Supported by the NationalNatural Science Foundation of China(No. U1503285) and Chinese Academy of Agricultural Sciences(No.Y2017XM02 )] 作者简介: 石田培，在读硕士研究生，专业方向：动物遗传育种与繁殖。
E-mail: 1337684764@通讯作者:张莉，博士，研究员，博士生导师，研究方向：动物遗传育种与繁殖。
E-mail: zhangli07@DOI: 10.16288/j.yczz.18-218网络出版时间: 2018/11/15 9:28:51URI: /kcms/detail/11.1913.R.20181115.0928.002.html综 述全转录组学在畜牧业中的应用石田培，张莉中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，北京 100193摘要: RNA 作为一种大分子参与基因编码、解码、调控、表达等多种生物学过程。
目前，对RNA 的功能研究主要通过全转录组测序方法来完成。
全转录组研究可以对基因结构与功能进行更深层次地分析和探究，揭示基因表达与生命现象之间的内在联系。
现阶段，基于高通量测序技术的转录本结构研究、基因表达水平研究及非编码区域功能研究在模式动物、猪、禽类中已大量开展，但在羊上却鲜有报道。
本文介绍了利用RNA-seq 及Small RNA-seq 技术研究全转录组的一般流程及常用策略，综述了全转录组学技术在畜牧业领域中的研究进展。
关键词: 基因表达；全转录组；RNA 测序技术；高通量测序Application of whole transcriptomics in animal husbandryTianpei Shi, Li ZhangInstitute of Animal Science, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100193, ChinaAbstract: RNA is a polymeric molecule which is involved in various biological processes including the coding,decoding, regulation, and expression of genes. Whole transcriptome sequencing is the dominant method for studying RNA functions which assists researchers to deepen the exploration and analysis of gene structure and function and to reveal intrinsic links between gene expression and life phenomena. To date, extensive research has been done in animal husbandry models including swine and poultry by using high-throughput RNA sequencing technology. These studies included transcript structure, gene expression level and non-coding region function. In this review, we briefly introduce the general processes and strategies of RNA-seq and small RNA-seq technologies, and summarize the various achievements of the application of whole transcriptomics in animal husbandry.Keywords: gene expression; whole transcriptome; RNA-seq; high-throughput RNA sequencing在后基因组学研究中，转录组学是解读基因组功能元件和揭示细胞及组织分子机制的基础，在生物表型和基因表达研究中占据了重要地位[1]。
转录组测序技术在植物基因表达分析中的应用
转录组测序技术在植物基因表达分析中的应用植物基因表达分析是研究植物基因转录和表达水平的一个重要领域，充分了解植物基因表达模式对于揭示植物的生长发育、逆境响应等重要生物学过程具有重要意义。
随着高通量测序技术的迅猛发展，转录组测序技术应运而生，成为揭示植物基因表达的有效工具。
本文将探讨转录组测序技术在植物基因表达分析中的应用，并介绍其在植物科研中的重要性和发展前景。
一、转录组测序技术简介转录组测序技术又称RNA-seq技术，是一种高通量测序技术，通过直接测定RNA分子序列，可以实现对所有转录本的定量和定序。
相对于早期的芯片技术，转录组测序技术具有更高的准确性和灵敏度，并且能够检测到新的转录本和剪接变体。
转录组测序技术包括样品制备、测序、数据分析等步骤，其整体流程相对复杂，但随着技术的成熟和商业化的进一步推广，已经变得越来越简便易行。
二、转录组测序技术在植物基因表达分析中的应用1.鉴定和分析植物基因转录组测序技术可以高效地鉴定和分析植物基因。
通过对植物基因组的全转录本进行测序，可以得到准确的基因序列信息，并且能够检测到新的转录本。
利用转录组测序技术，研究人员可以全面了解植物的基因组结构和转录组组成，进而研究基因的功能和调控方式。
2.揭示植物基因表达模式转录组测序技术能够全面揭示植物的基因表达模式。
通过对不同组织、不同发育阶段或不同环境条件下的植物进行转录组测序，可以获得宏观和微观水平上的基因表达谱。
研究人员可以利用转录组测序数据，进行基因表达差异分析、基因调控网络构建等，从而了解植物的生长发育和逆境响应机制。
3.预测基因功能与代谢途径转录组测序技术可以帮助预测植物基因的功能和参与的代谢途径。
通过将转录组测序数据与已有的基因组数据库进行比对和注释，可以鉴定出已知基因的功能，并预测未知基因的功能。
此外，通过分析基因的表达模式和相关性，可以预测基因参与的代谢途径和生物学过程，为后续研究提供有价值的线索。
三、转录组测序技术在植物科研中的重要性和发展前景转录组测序技术在植物科研中具有重要的应用价值和广阔的发展前景。
新一代测序技术的发展及应用前景
新一代测序技术的发展及应用前景一、本文概述随着生物信息学的高速发展，新一代测序技术（Next Generation Sequencing，NGS）已经成为现代生命科学研究中不可或缺的工具。
它以其高通量、高效率、低成本的特点，颠覆了传统的测序方法，极大地推动了基因组学、转录组学、表观组学等多个领域的研究进展。
本文将对新一代测序技术的发展历程进行简要回顾，重点介绍其在生命科学、医学、农业、工业生物技术等领域的应用现状，并展望其未来的发展趋势和应用前景。
通过对新一代测序技术的综合分析，旨在为读者提供一个全面、深入的了解，以期推动该技术在更多领域的应用和发展。
二、新一代测序技术概述新一代测序技术（Next Generation Sequencing，NGS），又称为高通量测序技术，是近年来生物科技领域的重要突破。
与传统的桑格测序法相比，NGS具有更高的测序通量、更低的成本和更短的时间周期，极大地推动了基因组学研究的进步。
NGS的核心原理是基于边合成边测序的方法，通过捕获DNA片段并将其固定在特定的芯片或流动池上，然后利用测序引物和荧光标记的核苷酸，逐个确定DNA的碱基序列。
这一过程中，高通量的测序仪器能够并行处理大量的DNA片段，从而实现了快速的基因组测序。
NGS技术主要包括芯片测序和离子半导体测序两大类。
芯片测序以Illumina公司的测序平台为代表，通过桥式PCR扩增和可逆终止子的化学发光法，实现了高通量的测序。
而离子半导体测序则以Ion Torrent公司的测序平台为代表，通过半导体芯片上的氢离子释放引起的电流变化来检测DNA序列。
NGS技术具有广泛的应用领域，包括基因组重测序、转录组测序、表观基因组测序等。
在基因组重测序方面，NGS能够快速地获得个体或物种的完整基因组序列，为基因功能研究和疾病发生机制的解析提供了有力工具。
在转录组测序方面，NGS能够全面地检测基因表达情况，为基因表达调控和疾病诊断提供了新的思路。
转录组学技术在植物基因功能研究中的应用与优化
转录组学技术在植物基因功能研究中的应用与优化随着基因组学的大发展，越来越多的生物学研究已经从基因组水平转向了转录组水平。
转录组学技术可以利用高通量测序技术对RNA的表达进行测序，实现对转录本和水平的高通量检测，从而研究基因的表达变化、可变剪接等生物学过程。
在植物基因功能研究中，转录组学技术广泛应用于了深入研究植物基因表达模式、植物生长发育和逆境应答等方面的研究。
下文将结合相关研究和案例，介绍转录组学技术在植物基因功能研究中的应用与优化。
一、转录组学技术的应用1. 植物生长发育和逆境应答的转录组研究转录组学技术被广泛应用于植物生长发育和逆境应答的转录组研究中。
逆境应答中的高盐、高温、低温等生物压力等极端环境会导致植物内部代谢和生理过程发生改变，因此对代表生物体逆境应答反应的基因进行深入的研究，对于开发新的逆境抗性植物品种显得非常重要。
例如，目前一些研究者利用RNA-Seq技术对葡萄叶片逆境应答的转录本进行了序列测定，并根据不同环境下基因表达情况筛选出了有许多葡萄品种逆境应答的分子基础工具。
然后，进一步结合生物信息领域的建模、算法和分析技术来实施更加准确的表达分析和功能界定，这些研究使我们更好地了解基因在逆境应答过程中的表达模式，并为今后的相关研究提供了有力的数据支持。
2. 代谢分析的转录组研究代谢分析是针对植物产生、积累代谢产物的论证过程。
代谢流程中的每种产物都代表一个生物过程，然而，由于植物中代谢产物数目巨大，极难对每种产物进行一一研究。
因此，越来越多的研究者开始利用RNA-Seq技术进行代表植物代谢状态的基因组宏观分析。
研究表明，利用RNA-Seq技术对植物进行代谢分析可以比传统的研究方法（例如微量检测）更加快速和准确的发现生物样本中重要的代谢过程中相关基因的表达变化，进而探究生物代之间存在着怎样的关系。
例如，一些研究者通过测定黄瓜死亡与水稻寿命之间的代谢产物及其代表底物、催化反应物、辅酶等相关基因的表达水平，进一步说明了黄瓜对寿命的控制能力，同时使研究者对植物寿命控制相关机制及其调节过程有了更好的了解。
植物基因组学的研究现状与前景
植物基因组学的研究现状与前景植物基因组学是分子遗传学研究的一个分支，它研究植物的基因组结构、基因的数量、功能及其调控关系。
尽管植物基因组在形态、生理、生态等方面表现多样，但基因组结构与其生物学特性之间存在着紧密的联系。
一、植物基因组的研究现状1. 完整的基因组测序随着前沿技术的不断更新换代，对于植物基因组的研究也不断在进行。
在基因组测序领域，全基因组测序（Whole genome sequencing, WGS）技术的广泛应用，使我们可以获取几乎所有染色体的信息，并揭示出植物基因组的复杂性和多样性。
2000年发布的拟南芥（Arabidopsis thaliana）基因组序列是重大的突破，其一共含有26,000个基因，不足2亿个碱基。
2010年，由于测序技术的突破和信息系统的升级，水稻（Oryza sativa）基因组被测序，并揭示了其有29,500个基因，和约43亿个碱基，同时在人工杂交的水稻中，20条染色体被唯一分离。
2. 基因组变异研究植物基因组的变异是指不同品种或同一品种不同个体基因组序列上的差异。
基因组变异主要包括单核苷酸多态性（Single nucleotide polymorphism, SNP）、插入/缺失直接重复序列（Insertion / Deletion, InDel）、基因型、结构变异和等位基因等。
基因组变异既是植物遗传资源的重要组成部分，又是植物适应环境和进化的关键特征。
目前，大量的研究都在进行着基因组表达和调控的研究，以及植物基因组的大量变异发生，如序列多倍化、跨物种基因转移、基因组组装和重排等方面的探索。
3. 基因功能解析基因功能解析是植物基因组学中的一个难题。
只有深入了解基因的生理和生化特性，我们才能达到更加精准的遗传修饰，这种方法将成为适应环境变化的新手段。
近年来，高通量的技术在基因功能解析方面有了广泛的应用，包括转录组学和蛋白组学的发展，加强了基因调控网络的解析。
转录组学的发展与应用前景
转录组学的发展与应用前景随着生物学研究的深入，转录组学成为了一个越来越重要的领域。
转录组学是基于RNA序列的研究方法，能够全面了解细胞内的基因表达情况，从而揭示基因调控网络和细胞功能。
本文将探讨转录组学的发展历程、技术路线以及未来的应用前景。
一、转录组学的发展历程转录组学的起源可以追溯到二十世纪八十年代末，当时第一批基因芯片技术被研发出来。
这项技术通过将大量基因序列固定在芯片上，并利用荧光染料检测样本RNA的水平，实现了高通量基因表达分析。
随着技术的不断优化和新技术的不断涌现，如RNA-seq、单细胞转录组学等，转录组学的应用领域逐渐扩展到了包括生命科学、医疗保健、农业领域以及环境科学等诸多领域。
二、转录组学的技术路线1. RNA-seq技术RNA-seq是一种基于高通量测序技术对RNA进行定量和质量检测的方法。
它通过酶处理RNA样品，将其转换为全长cDNA，并用测序技术定量RNA的表达水平。
相对于基因芯片技术，RNA-seq技术更加准确和精细，能够检测到较低丰度的RNA样本，并且不受预先设计探针的限制。
因此，目前RNA-seq技术已经成为转录组学中最常用的方法之一。
2. 单细胞转录组学技术单细胞转录组学研究是一种新兴的技术，它可以研究单个细胞的RNA表达水平，可以揭示细胞各个部分的差异性和细胞命运决定基因的表达。
由于单细胞转录组学技术的独特性，它得到了广泛的应用，如在发育生物学、免疫学和癌症等领域。
3. 生物信息学分析技术生物信息学分析技术是转录组学的另一个重要环节。
转录组学数据的分析可以发现基因调控网络以及疾病相关的基因，还可以预测基因和基因组位点的功能。
这些数据解析需要生物信息学工具和软件的支持。
目前，生物信息学工具和技术的不断更新和提升，为转录组学数据分析提供了更加快捷、便利和快速的方法。
三、转录组学的应用前景1. 生物技术的发展随着转录组学技术的不断发展完善，转录组学开始在现代生物技术的很多领域和细分领域得到广泛的应用。
转录组测序技术的应用及发展综述
转录组测序技术的应用及发展综述
随着科技的不断发展，转录组测序技术在研究生物生理学、病理学和
疾病机理等领域有着广泛的应用。
在过去的十年里，转录组测序技术已成
为研究生物基因组学的主流手段，对生物体遗传信息的解读、基因表达水
平的分析和基因调控关系的确定，都发挥着至关重要的作用。
转录组测序技术的基础是建立在质粒酶切末端（PCR）的发展之上的，该技术允许研究人员对基因组上的所有RNA的表达水平进行全面的测序分析。
这种技术的发展，使研究人员能够以非常高的通量获得准确的转录组
信息，进而推断基因组的进化和变异情况，并为生物体表达谱的研究提供
重要的线索，在癌症和其他复杂疾病的发病机制研究中发挥重要作用。
转录组测序技术已在各个领域大量应用。
现代的转录组测序技术可以
根据细胞表达产物的样本类型来分类，其中包括非编码RNA测序（ncRNA-seq）、清除测序（CLE-seq）、全转录组测序（WT-seq）、多次重测序（MRC-seq）等等。
这些技术在许多重要的应用领域发挥着重大的作用，
如食品安全评价、毒理学研究、精准医学研究等。
随着转录组测序技术的发展，越来越多的技术发展出来。
中草药分子遗传学研究进展及其应用
中草药分子遗传学研究进展及其应用随着社会经济的不断发展，人们对健康的需求也越来越高。
中草药因其天然、安全、有效等优点，成为人们关注的热点话题之一。
而中草药分子遗传学研究正是为了更好地理解中草药的基因组和转录组等方面的信息，并进一步开发利用中草药的优良性状，提升其药用价值而开展的研究。
一、中草药分子遗传学研究的意义中草药分子遗传学研究主要探究中草药的DNA序列、基因表达调控机制、遗传多样性、遗传算法等内容，旨在进一步认识中草药的遗传特征，为中草药品种资源的保护和利用、提高中草药的药效以及探索新型中药成分等提供理论、数据、方法等支持。
中草药分子遗传学研究的进展有助于提高中药品种识别、中草药功能成分的筛选与开发等能力。
同样，中草药分子遗传学研究也可以为疾病的治疗及疫苗的生产提供参考，有助于推进现代医学的发展。
二、中草药分子遗传学研究的主要内容中草药分子遗传学研究主要包括遗传多样性研究、基因组测序与分析、转录组测序与分析以及功能基因研究等。
1、遗传多样性研究遗传多样性研究是对中草药物种之间的遗传差异进行研究。
通过对物种或品种的遗传多样性进行鉴定和分析，可以为中草药资源的保护、中草药品种选育以及中草药功能成分的筛选等提供重要的基础数据。
2、基因组测序与分析基因组测序是指对中草药基因组进行测序分析。
通过基因组测序与分析可以获得该物种或品种的基因组特征，研究基因组结构、基因组大小、基因数目、重复序列、转座子、SNP等信息，以此研究基因组进化、基因功能以及基因动态变化等。
3、转录组测序与分析转录组测序是指对中草药的mRNA进行测序分析，从而获得这些mRNA序列的信息，通过研究RNA表达谱中的几何学关系、信号通路富集等信息，进一步研究限制性因素、调控机制、信号通路等生物学过程。
4、功能基因研究功能基因研究是对中草药功能基因的研究。
它可以显著提高中药的药用价值及优良品质，有助于开发新的中草药资源和新的药物。
三、中草药分子遗传学的应用及前景展望1、中草药种质资源保护和遗传改良中草药品种资源的保护和遗传改良是中草药种质资源应用、更新和推广的基础。
转录组测序在牧草抗逆基因挖掘方面的应用前景
10.16863/ki.1003-6377.2018.03.002转录组测序在牧草抗逆基因挖掘方面的应用前景朱昊12,张博\张荟荟2袁王玉祥\柯梅2袁李学森2*(1.新疆农业大学草业与环境科学学院，乌鲁木齐830052;2.新疆畜牧科学院草业研究所，乌鲁木齐830011)摘要:本文系统阐述了转录组测序技术(RNA-seq)的原理和技术流程。
查阅近五年国内外的文献，梳理 了植物在干旱、盐胁迫及温度胁迫等逆境下的转录组表达方面的研究情况，发现有关牧草方面的转录组 研究相对较少且不够深入。
RNA-seq在牧草优良种质资源抗逆基因挖掘方面的应用前景十分广阔。
关键词：转录组测序;牧草;基因挖掘;应用前景中图分类号：S540.34 文献标识码:A文章编号：1003-6377(2018)03-0009-04我国的牧草种质资源极为丰富，目前的研究主要集中在以全球变化与农业多样性、农业系统固碳减 排、草地农业决策系统及林草生态等宏观方面[1]曰同时以分子生物学为基础的微观方面也有许多研究，主 要包括DNA水平上的遗传多样性和分子标记辅助选择育种等方面[2-3]。
利用新一代高通量测序技术进行 牧草种质资源创新及抗逆基因挖掘方面的研究相对较少[4]遥1RNA-se q技术原理RNA-seq即转录组测序技术。
克里克(FrancisHanyComptonCrick，1916-2004)于1958年提出“中心法则”，并于1970年在Nature上的一篇文章中进行了重申。
中心法则指出遗传信息从DNA传递给 RNA，再从RNA传递给蛋白质，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。
依据中心法则，随着二代测序技术 的兴起和成熟，转录组学研究得到了蓬勃发展。
简而言之，转录组学(transcriptomics)就是从RNA水平研 究基因表达的情况，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。
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mRNA、rRNA、tRNA及 Non-codingRNA;狭义上指所有 mRNA 的集合。
转录组测序技术在基因组学研究中的应用
转录组测序技术在基因组学研究中的应用在遗传学的研究中，基因组学是一个非常重要的分支。
随着科技的不断进步和发展，现在我们已经可以以前所未有的方式研究基因组学。
其中，转录组测序技术就是一种非常有效的应用方式。
在本文中，我们将探讨转录组测序技术在基因组学研究中的应用以及其带来的重大变革。
一、转录组测序技术简介首先，我们来了解一下转录组测序技术。
转录组测序技术是一种测量细胞或组织中所表达的所有基因的RNA水平的方法。
在测序过程中，使用高通量测序技术对RNA进行测序，从而产生一个包含RNA序列的文库。
通过这种方法，我们可以了解到一个组织或细胞中表达的所有基因，以及它们的转录水平。
二、转录组测序技术在基因功能研究中的应用1. 发现潜在的新基因在转录组测序技术的帮助下，我们可以找出一些尚未被发现的基因。
这些“新”基因可能对未来的研究有重要的影响，并给我们带来新的研究发现。
同时，这些新发现的基因也可以成为药物设计和治疗的新靶点。
2. 研究基因特异性表达转录组测序技术是一个很好的工具，可以帮助我们了解特定基因在不同的组织和环境下的表达水平和模式。
这对于我们了解一些疾病和生理过程中基因表达变化的原因非常有帮助。
通过这种方式，我们可以了解到一些特殊的基因，例如与肿瘤有关的基因等等。
3. 研究新型疾病和药物的开发转录组测序技术在基因组学研究中的应用还可以帮助我们了解一些新型疾病和药物。
通过测量不同细胞或组织中的基因表达水平，我们可以预测某些病理学过程的关键调节点。
同时，我们还可以预测某些药物的作用机制，从而更好地进行药物研究和开发。
三、总结总的来说，转录组测序技术是基因组学研究中的一种重要的工具。
通过这种技术，我们可以发现新的基因、了解基因的特异性表达，推进新型疾病的发现和药物的开发。
在未来，这种技术将会继续发展，为我们更好地了解基因组学提供更好的工具和方法。
转录组学的研究及应用前景
转录组学的研究及应用前景转录组学是基因组学的新兴分支，是对基因表达的全面分析研究。
自从人类基因组计划启动以来，随着高通量测序技术的不断发展，转录组学研究成为当前生命科学中备受关注和广泛应用的研究热点。
转录组学的应用范围广泛，包括疾病诊断、疾病预测、新药发现、基因功能研究等领域。
本文将详细介绍转录组学的研究方法以及其在不同领域中的应用前景。
转录组学的研究方法转录组学是对所有mRNA的表达分析研究，其研究方法主要包括两个流程：转录组分析和数据分析。
转录组分析是指在高通量测序平台上，以基因组DNA为模板，通过反转录过程将mRNA转录成cDNA，最后通过测序技术进行高通量测序。
该过程可以有效地揭示mRNA的表达水平和结构，进而探究细胞的基因表达和基因调控，发现新的转录本和可变剪接事件等。
数据分析是指通过生物信息学软件将转录组测序所得数据进行比对、注释、剪接及表达水平的计算分析，从而分析具有生物学意义的基因或样本差异表达。
其中，基因注释是指将测序数据比对到已知的基因序列上，以确定样品里所有基因的表达量。
剪接是指一个基因在不同的转录过程中，利用不同的剪接方式产生不同的转录本，从而产生不同的mRNA，所以剪接的检测可以揭示基因的多样性和复杂性。
表达量分析主要是通过对不同样本之间的基因表达量差异进行计算，找出关键基因并进行功能分析，从而研究基因的说明剖析和调控网络。
转录组学的应用前景1. 疾病诊断疾病特异性mRNA表达谱是一种可靠的诊断指标。
因此，转录组学技术已被广泛应用于肿瘤、心血管疾病和神经退行性疾病等疾病的诊断。
通过研究患者和健康人的转录组数据，可以查找差异的基因，并建立新的诊断模型来识别疾病。
2. 疾病预测利用转录组学技术可以从血样或尿样中检测特定的mRNA表达模式，从而判断疾病的进展情况。
通过这种方法可以进行早期预测和筛选具有高风险的病人。
这种技术已经被成功应用于乳腺癌、帕金森病等疾病的预测。
3. 新药发现转录组学技术已经被应用于新药研发中。
转录组测序技术的研究和应用进展
转录组测序技术的研究和应用进展一、本文概述随着生命科学的飞速发展，转录组测序技术（RNA-Seq）已成为研究基因表达、转录调控、非编码RNA挖掘等领域的重要手段。
本文旨在全面概述转录组测序技术的原理、发展历程，以及其在生命科学研究中的应用进展。
我们将首先简要介绍转录组测序的基本概念和技术原理，然后重点综述近年来在样本制备、测序平台、数据分析等方面的技术革新，以及这些技术进步如何推动转录组测序在疾病诊断、药物研发、农业生物技术等领域的广泛应用。
我们将讨论当前面临的挑战和未来的发展趋势，以期为读者提供一个全面而深入的理解转录组测序技术的视角。
二、转录组测序技术的基本原理和类型转录组测序技术，也称为RNA测序（RNA-Seq），是一种基于下一代测序（Next-Generation Sequencing, NGS）技术的高通量分析方法，用于研究生物体在特定状态下的所有转录本的集合，即转录组。
该技术的核心原理是将RNA样本转化为适合测序的cDNA文库，然后通过高通量测序平台进行测序，最终获得海量的序列数据。
根据测序策略的不同，转录组测序技术主要分为两种类型：基于总RNA的测序和基于mRNA的测序。
基于总RNA的测序方法可以同时获取编码RNA和非编码RNA的信息，包括mRNA、rRNA、tRNA和miRNA 等。
而基于mRNA的测序则主要关注编码蛋白质的mRNA，通过去除rRNA 等非编码RNA，提高测序的深度和准确性。
根据建库方式的不同，转录组测序还可以分为有参考基因组和无参考基因组两种类型。
对于有参考基因组的生物，可以将测序得到的序列与参考基因组进行比对，分析基因的表达情况、变异情况等。
而对于无参考基因组的生物，则需要通过从头测序（de novo sequencing）的方式，构建该生物的转录组序列，再进行后续的分析。
随着技术的不断发展，转录组测序技术已经广泛应用于生命科学研究的各个领域，包括基因表达分析、基因结构分析、转录本变异分析、非编码RNA研究等。
转录组分析在植物基因研究中的应用
转录组分析在植物基因研究中的应用植物是地球上生物界最重要的成员之一，也是我们人类赖以生存的基石之一。
随着现代科技的发展，越来越多的科学家开始利用基因组学的方法来研究植物。
其中，转录组分析作为一种全面、高通量、系统化的方法，逐渐成为研究植物基因表达的重要手段。
转录组分析是指对细胞或组织中的所有基因进行大规模分析，包括mRNA的种类、数量及表达水平等。
此外，还可以通过RNA 测序技术检测非编码RNA（ncRNA）的表达情况，这为我们深入了解植物细胞和组织的基因表达模式提供了全新的途径。
当前，利用RNA测序技术进行转录组分析已成为研究植物基因表达和调控的主流方法。
通过该技术，可以获得大量的基因表达数据，这些数据可用于鉴定不同菌株、不同介质和不同生物条件下的转录组差异。
此外，还可以比较不同生长发育阶段、组织类型和环境因素下的基因表达变化，以此推断基因的功能和调控机制。
一方面，利用RNA测序技术可以筛选出与生长发育、环境响应以及代谢等相关的转录因子、代谢途径和调节途径等基因。
例如，已经有团队研究利用转录组分析揭示了植物在应对盐胁迫和水分缺乏时所激发的信号途径和响应机制，为相关领域的研究和技术开发提供了新的思路。
此外，利用正反向遗传学和分子生物学技术对这些基因的功能和调控机制进行探究，将进一步深化我们对植物生长发育和环境响应的认识。
另一方面，转录组分析还可以对植物中一些重要的基因家族进行系统性研究。
例如，利用RNA测序技术可以发现植物中大部分的抗氧化酶基因及其调节因子都被诱导或表达，这表明植物的抗氧化机制在应对环境压力方面具有重要的功能。
此外，在研究植物次生代谢相关基因家族时，通过对转录因子和代谢途径的分析，可以揭示其在植物天然产物合成中的作用。
这些研究成果将为植物药物和食品等领域的开发提供强有力的支持。
总的来说，转录组分析作为一种高通量、系统性的方法被广泛应用于植物基因研究中，其分析结果为相关领域的生物技术研究和应用提供了重要的基础和参考。
单细胞转录组测序技术及应用前景
单细胞转录组测序技术及应用前景随着科技的发展，生物学研究正逐渐从传统的组学研究向单细胞研究转型。
单细胞研究可以突破传统组学研究的限制，通过对单细胞的分析，研究人员可以更加深入地了解生物体内细胞的复杂性和异质性。
在单细胞研究中，单细胞转录组测序技术是一项非常重要的技术，它可以对单个细胞进行高通量的基因组分析，从而揭示不同细胞之间的差异。
单细胞转录组测序技术的发展历程单细胞转录组测序技术的发展可以追溯到1996年，当时的研究人员使用一种称为RNA恢复的技术，对单个卵母细胞进行了转录组测序分析，并首次鉴定出了单细胞转录组的多样性。
但是，这项技术存在着很大的局限性，无法分析细胞数目较多的样本，并且数据量非常小。
2009年，研究人员陆续提出了多种新的单细胞测序策略，如单细胞微流控芯片技术、单细胞扩增技术以及液滴PCR技术等。
这些新技术极大地推动了单细胞转录组测序技术的发展。
随着高通量测序技术的不断完善，单细胞转录组测序技术的数据量也逐渐增大。
目前，单细胞转录组测序已经成为单细胞研究中的重要工具之一。
单细胞转录组测序技术的应用前景单细胞转录组测序技术在生物医学研究、药物发现、干细胞研究、肿瘤研究等领域都有广泛的应用。
下面我们就来看看这些领域中单细胞转录组测序技术的应用前景。
1.肿瘤研究单细胞转录组测序技术可以揭示肿瘤细胞之间的不同，可以发现肿瘤细胞之间的异质性。
这有助于我们更好地理解肿瘤的发展和进程，并且为肿瘤的治疗提供了新的思路。
2017年，一项名为“single-cell RNA-Seq analyses of prostate cancer”研究揭示了前列腺癌中不同类型细胞之间的转录组差异，为肿瘤治疗提供了新思路。
2.干细胞研究干细胞具有重要的分化能力，在细胞技术和再生医学研究中被广泛应用。
单细胞转录组测序技术可以揭示干细胞之间的分化规律，有助于我们更深入地了解干细胞的分化机制。
2014年，研究人员在Nature杂志上发表了一篇文章，介绍了单细胞转录组测序技术在人类胚胎干细胞研究中的应用，该研究发现了人类胚胎干细胞的转录组谱系分化，对干细胞研究领域做出了重要贡献。
生命科学的系统生物学研究进展及应用前景
生命科学的系统生物学研究进展及应用前景生命科学是一门广泛而深刻的科学领域，涉及生物学、生物化学、生物物理学、微生物学、遗传学、生态学、行为学、神经科学、分子生物学等诸多分支学科。
而系统生物学是在对这些分支学科所涉及的生物现象进行集成和分析的基础上而发展起来的一种新兴交叉学科。
系统生物学以系统的观点来研究生物学过程，包括遗传调控、细胞信号传导、代谢网络、蛋白质相互作用、生态系统演化等。
系统生物学的发展带来了新的机遇和挑战，对整个生命科学领域的研究和应用均具有重要意义。
系统生物学是一种综合性的分析方法，通过人工智能技术和大型数据库资源，将多个生物学层面的数据相互连接，形成更加完整的生物数据网络，以便对生命现象的复杂性进行深入解析。
这种系统化的方法瞄准的是整体的生物学体系，其中包含了细胞、组织、器官、生态系统以及基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等各种数据类型，它们之间的相互作用和反馈机制构成了一个生物学的整体，而系统生物学正是从宏观和微观两个方面对这个整体进行研究。
当前，系统生物学主要的研究方向包括：基因组学、蛋白质组学、代谢组学、整体铜钴（omics）和生理学研究等。
其中，基因组学是系统生物学中最为重要的部分之一。
基于全基因组测序技术，人们可以轻易地获取参考序列数据，对植物基因组皆有广泛的应用。
比如，在春小麦基因组测序领域，人们可以通过基因组数据还原出小麦的动态转录组和谷蛋白发育途中的关键转录因子，探讨基因的作用机制。
代谢组学是瀚海的组学领域，其在生物系统中代谢产物量的变化、转化和组成分析是非常关键的。
而蛋白质组学则研究蛋白质的大规模检测与定量，还原肯定物质的核心机制。
包括蛋白质质谱在内的高通量分析技术正是蛋白质组学的重要基石。
可见，这些研究方向需要永不断续的融合、创新和发展。
系统生物学的快速发展带来了生命科学领域许多的应用和突破。
相比于传统生物学方法，系统生物学在研究生物组等生命体系种类时，在很多方面存在巨大优势。
转录组测序技术在基因组学研究中的应用
转录组测序技术在基因组学研究中的应用随着科学技术的不断发展，基因组学的研究也越来越深入。
转录组测序技术在基因组学研究中扮演了不可或缺的角色。
本文将介绍转录组测序技术的应用和优势。
一、什么是转录组测序技术转录组测序技术是一种高通量的测序技术，它能够帮助生物学家对组成生物体细胞的所有基因进行研究。
转录组测序技术的基本原理是先提取RNA，再通过反转录将RNA转化为cDNA，并将该cDNA进行PCR扩增，最后通过测序仪进行高通量测序。
这样就可以获得大量基因转录产物的序列信息。
二、转录组测序技术的应用1. 差异表达基因鉴定转录组测序技术可通过对每个样本中的RNA提取、转录为cDNA并测序，获得大量的表达数据。
通过对比两个或多个样本中基因表达的差异，可以鉴定差异表达基因。
这有助于研究基因表达调控的机制，以及不同生物体之间的基因表达的差异。
2. 新基因的发现和注释转录组测序技术可以发现某些未被注释的基因，这些基因往往是与疾病、发育和进化等生物学过程密切相关的。
同时，转录组测序技术也可以促进已知的基因注释，这为研究基因功能提供有力的支持。
3. 代谢通路分析转录组测序数据还可以通过生物信息学技术进行代谢通路分析。
这对于研究新型代谢途径、对于疾病研究和疾病治疗都具有很大的帮助。
三、转录组测序技术的优势1. 全面性转录组测序技术不需要事先在基因组上选择适当的探针或引物，可以面向全基因组测序，可以获得全面性的数据信息。
2. 灵敏性转录组测序技术的灵敏度非常高，它能够检测到基因表达水平非常低的基因。
同时，转录组测序技术能够检测不同亚型的基因，可以对亚型差异的影响进行研究。
3. 可重复性转录组测序技术具有可重复性，即使在不同实验室、不同设备上重复实验也可以得到一致的结果。
4. 高通量转录组测序技术的高通量使得可以在短时间内获取大量数据，而且成本也相对较低。
四、结论综上所述，转录组测序技术已经成为现代基因组学研究中不可或缺的技术之一。
单细胞转录组测序技术的应用及其前景
单细胞转录组测序技术的应用及其前景随着生物学研究的不断深入，尤其是细胞生物学领域的快速发展，研究人员对细胞内许多重要的分子机制和调节过程的认识越来越深入。
然而，对于细胞异质性的认识还有很大的空间，尤其是在细胞内部人口中占比较小的细胞中，很难在与生俱来的低表达量中识别出有意义的分子。
单细胞转录组测序技术的开发和应用，为人们更好地理解细胞异质性以及在生理和病理情况下如何发生改变提供了新的可能性。
单细胞转录组测序技术是基于原位合成的RNA测序方法，能够对单个细胞的转录组进行全面高效的测序。
与基础的亚基因组方法相比，单细胞转录组测序的主要优点是可以在单个细胞水平检测基因表达，能够发现低表达或稀有细胞亚群中的新基因和新初级可变区域，并同时测量细胞数量的其他生物学属性，如细胞类型和状态、环境因素等。
单细胞测序在基因组学、生物医学、发育生物学和神经科学等领域有着广泛的应用。
例如，它用于筛选体内的肿瘤干细胞，了解不同细胞毒性成分的基因差异，以及发现新的免疫细胞亚群等。
此外，单细胞转录组测序技术可以用于探索细胞鉴定和分型，这有助于揭示不同细胞类型之间的相互作用，从而更好地理解细胞生理学和病理生理学。
例如，在形态学和基因结构上类似的白血病细胞根据单细胞转录组测序的结果可以被分类为不同的亚类型。
此外，单细胞转录组测序技术还可以帮助研究人员在细胞发育和分化过程中识别独特的基因表达模式，以及在细胞形态和结构上发生的改变。
在未来，单细胞转录组测序技术有望在医疗诊断和治疗中得到广泛应用。
诊断学中，单细胞转录组测序技术可以用于识别在遗传学环境中具有临床意义的特定细胞类型或群体。
对于部分罕见疾病的研究而言，单细胞转录组测序是一种极其有价值的工具，因为这些罕见病的研究一般是基于特定亚群的细胞的高度异质性。
总的来说，单细胞转录组测序技术已成为细胞生物学和病理学领域非常重要的一种技术分析工具，具有广泛的应用前景。
在未来，它有望在诊断学和治疗学中扮演重要角色，为临床医生提供更高效、精准的医学决策。
转录组学在作物育种中的应用前景
转录组学在作物育种中的应用前景转录组学作为现代生物学的一个重要分支，其在作物育种中的应用前景非常广阔。
以下是一篇关于转录组学在作物育种中应用前景的文章，分为三个部分进行阐述。
一、转录组学概述转录组学是研究细胞中所有RNA分子的种类、数量、结构和功能等信息的科学。
它涉及到基因表达的调控，是了解生物体如何响应环境变化、发育过程以及遗传变异的关键。
转录组学的发展得益于高通量测序技术的进步，使得科学家能够对整个转录组进行深入分析。
1.1 转录组学的核心概念转录组学的核心概念包括基因表达、转录调控、非编码RNA等。
基因表达是指基因信息转化为蛋白质或RNA的过程，是生物学功能实现的基础。
转录调控则涉及到基因表达的精细调控机制，包括转录因子、启动子、增强子等元件的作用。
非编码RNA，如miRNA和lncRNA，虽然不编码蛋白质，但在调控基因表达中起着至关重要的作用。
1.2 转录组学的技术平台转录组学的技术平台主要包括高通量测序技术、微阵列技术、Northern blot等。
高通量测序技术，如RNA-Seq，能够提供全面、定量的基因表达信息。
微阵列技术则通过特定的探针检测特定基因的表达水平。
Northern blot是一种传统的技术，用于检测特定RNA分子的存在和大小。
二、转录组学在作物育种中的应用转录组学在作物育种中的应用主要集中在提高作物的产量、品质、抗性和适应性等方面。
通过分析作物在不同环境条件下的转录组变化，育种家可以识别关键基因和调控元件，进而设计育种策略。
2.1 提高作物产量作物产量的提高是育种的主要目标之一。
转录组学可以帮助科学家识别与产量相关的基因和调控网络，如光合作用、营养吸收、生长发育等过程的关键基因。
通过基因编辑或传统育种手段，可以改良这些基因，提高作物的产量。
2.2 改善作物品质作物品质包括营养价值、口感、外观等。
转录组学分析可以帮助识别影响这些品质性状的基因，如影响淀粉、蛋白质合成的基因，以及影响果实颜色、形状的基因。
转录组测序技术及其在能源草基因挖掘和品种选育中的应用前景分析
转录组测序技术及其在能源草基因挖掘和品种选育中的应用前景分析汤海港;黄艳华;路海博;田丹阳;张蕴薇【期刊名称】《草地学报》【年(卷),期】2016(024)004【摘要】转录组测序是利用高通量测序平台对物种的转录组水平进行深度测序的一项技术,为真核生物转录组研究开创了新的思维模式,目前主要应用于医学、农学及生物学等相关领域.本综述对转录组测序技术、植物转录组测序研究进展以及当前主要能源潜力植物的转录组测序研究进行了综述,并对我国能源草产业发展面临的问题进行了分析,对转录组测序在能源草基因资源挖掘和新品种培育产生的影响进行了展望.【总页数】7页(P731-737)【作者】汤海港;黄艳华;路海博;田丹阳;张蕴薇【作者单位】中国农业大学动物科技学院,北京100193;中国农业大学动物科技学院,北京100193;中国农业大学动物科技学院,北京100193;中国农业大学动物科技学院,北京100193;中国农业大学动物科技学院,北京100193【正文语种】中文【中图分类】S578【相关文献】1.基于全转录组测序技术的转录组学在中医药领域的应用前景分析 [J], 陈惠;辛丽丽;龚婕宁2.转录组测序在牧草抗逆基因挖掘方面的应用前景 [J], 朱昊;张博;张荟荟;王玉祥;柯梅;李学森3.基于转录组测序技术挖掘大豆蛋白质合成相关基因 [J], 郭静文;赵宝华;杨春燕;史晓蕾;刘茜;赵青松;邸锐;刘兵强;闫龙;王凤敏;张孟臣4.转录组测序及其在甜菜功能基因挖掘中的应用 [J], 张自强;张必周;白晨;张惠忠;李晓东;付增娟;赵尚敏;鄂圆圆;张辉;王良5.转录组测序及其在甜菜功能基因挖掘中的应用 [J], 张自强; 白晨; 张惠忠; 李晓东; 付增娟; 赵尚敏; 鄂圆圆; 张辉; 王良; 张必周因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
转录组测序技术的应用及发展综述
转录组测序技术的应用及发展综述摘要：转录组测序（RNA-Seq）作为一种新的高效、快捷的转录组研究手段正在改变着人们对转录组的认识。
RNA—Seq利用高通量测序技术对组织或细胞中所有RNA 反转录而成cDNA文库进行测序，通过统计相关读段（reads）数计算出不同RNA的表达量，发现新的转录本;如果有基因组参考序列,可以把转录本映射回基因组，确定转录本位置、剪切情况等更为全面的遗传信息，已广泛应用于生物学研究、医学研究、临床研究和药物研发等。
文章主要比较近年来转录组研究的几种方法和几种RNA—Seq的研究平台，着重介绍RNA—Seq 的原理、用途、步骤和生物信息学分析，并就RNA—Seq技术面临的挑战和未来发展前景进行了讨论及在相关领域的应用等内容，为今后该技术的研究与应用提供参考。
关键词: RNA-Seq；原理应用；方法;挑战；发展前景Abstract：Transcriptome sequencing （RNA-Seq) is a kind of high efficiency, quick transcriptome research methods are changing our understanding of transcriptome。
RNA—Seq to use high-throughput sequencing of tissues or cells of all RNA reverse transcription into cDNA library were sequenced, through statistical correlation read paragraph (reads）numbers were calculated from the expression of different RNA transcripts, find new; if the genome reference sequence，the transcripts mapped to genomic, determine the position of the transcription shear condition, more genetic information，has been widely used in biological research，medical research，clinical research and drug development。
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１３６４－１３６９０７／２０１１草 业 科 学ＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥ２８卷０７期Ｖｏｌ．２８，Ｎｏ．０７转录组测序及其在牧草基因资源发掘中的应用前景井赵斌１，魏琳２，俞靓２，程积民３（１．西北农林科技大学动物科技学院，陕西杨凌７１２１００；２．西北农林科技大学资源与环境学院，陕西杨凌７１２１００；３．中国科学院水利部水土保持研究所，陕西杨凌７１２１００）摘要：本研究概述了基于新一代高通量测序技术转录组测序的基本原理、实验流程、数据分析和目前的应用现状，并结合抗旱牧草转录组测序研究思路，展望了转录组测序可能对牧草种质资源基因发掘及其在牧草作物种质创新与品种设计育种中产生的影响。
关键词：转录组测序；牧草；基因中图分类号：Ｓ５４０．３２；Ｑ９４３．２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１－０６２９（２０１１）０７－１３６４－０６ 目前，在新一代高通量测序技术的推动下，部分动植物全基因组测序工作已经完成或正在进行中，这些基于高通量测序的相关研究逐渐深入到生物学研究的每一个角落，并成为引领生物学研究的基本手段之一。
国外许多研究机构和公司正凭借其基因组测序技术、测序设备和测序成本的优势，以期利用基因资源的唯一性，抢先获得基因专利权，从而实现其“一个基因一个产业”的全球垄断局面。
但新一代高通量测序技术在我国的研究和应用还处于起步阶段。
我国的牧草种质资源极为丰富，目前的研究主要集中在以全球变化与农业多样性、农业系统固碳减排、草地农业决策系统及林草生态等宏观方面［１］；同时以分子生物学为基础的微观方面也有大量研究成果，主要包括ＤＮＡ水平上的遗传多样性和分子标记辅助选择育种等方面［２］。
而利用新一代高通量测序技术进行牧草种质资源创新与开发的研究鲜见报道。
本研究对新一代高通量测序应用领域最为广泛的转录组测序的基本原理、实验流程、数据分析及其应用进行综述，并结合中国科学院水利部水土保持研究所林草生态研究室进行的抗旱牧草转录组测序研究思路进行浅析，旨在对转录组测序在牧草基因资源发掘及牧草作物种质创新与品种设计育种中产生的可能影响进行展望，为我国牧草资源的开发提供新的研究思路。
１ 转录组测序自１９６４年首个基因完整核苷酸序列发表以来，测序技术对分子生物学的发展起到了巨大的推动作用，２００５年４５４Ｌｉｆｅ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ公司推出了大规模平行测序平台ＧＳ２０后（２００７年该公司被美国Ｒｏｃｈｅ收购），使测序技术迈入了新一代测序技术（ｎｅｘｔｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ，ＮＧＳ）的新纪元。
目前，新一代测序技术平台的市场，主要为Ｒｏｃｈｅ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．４５４．ｃｏｍ）、Ｉｌｌｕｍｉｎａ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｌｌｕｍｉｎａ．ｃｏｍ）（２００６年推出Ｓｏｌｅｘａ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｎａｌｙｚｅｒ ｐｌａｔ－ｆｏｒｍ）和ＡＢＩ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ３．ａｐｐｌｉｅｄｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ．ｃｏｍ／ＡＢ＿Ｈｏｍｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍ）（２００７年推出ＳＯＬｉＤｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）３家公司所占领，这３家公司所用测序技术信息见表１，其测序原理和方法已有较多报道［３－５］。
最近，Ｈｅｌｉｃｏｓ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ公司（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｈｅｌｉｃｏｓｂｉｏ．ｃｏｍ）利用其新开发的可避免对靶ｃＤＮＡ扩增的ｔＳＭＳ系统，进入了转录组测序市场。
基于新一代测序技术发展了许多研究应用领域（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｏｍｉｃｓ．ｃｎ／ｉｎｄｅｘ．ｐｈｐ）［６－７］，如：一＊收稿日期：２０１１－０４－２６ 接受日期：２０１１－０５－１０基金项目：中国科学院重要方向项目（ＫＺＣＸ２－ＹＷ－４４１）、（ＫＺＣＸ２－ＹＷ－１４９）；国家重点基础研究发展计划９７３项目（２００７ＣＢ１０６８０３）；黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室专项（１０５０２－Ｚ８）；国家自然科学基金重点项目（４０７３０６３１）；农业部“现代农业产业技术体系建设专项资金”；国家林业总局“全国沙化典型地区定位监测”项目作者简介：井赵斌（１９８０－），男，陕西蒲城人，在读博士生，主要研究方向为草业科学。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｍｌｎｊｚｂ５２０＠１２６．ｃｏｍ通信作者：程积民 Ｅ－ｍａｉｌ：ｇｙｚｃｊｍ＠ｍｓ．ｉｓｗｃ．ａｃ．ｃｎ０７／２０１１草 业 科 学（第２８卷０７期）表１ 目前主导市场的新一代测序技术服务商［４－５］公司测序平台 技术单次数据量（ｒｅａｄｓ）平均读长（ｂｐ）Ｒｏｃｈｅ ４５４ＧＳ ＦＬＸ大规模并行焦磷酸合成测序法＞１百万４００Ｉｌｌｕｍｉｎａ Ｓｏｌｅｘａ合成测序法２亿７５～１００ＡＢＩ ＳＯＬｉＤ大规模并行克隆连接ＤＮＡ测序法４亿５０是基于ＤＮＡ水平的，主要包括全基因组重测序、目标区域捕获测序、外显子捕获测序、基因组ｄｅ ｎｏｖｏ测序、ＳＮＰ芯片分型；二是基于ＲＮＡ水平的，主要包括转录组测序和数字基因表达谱的ＲＮＡ－Ｓｅｑ，小ＲＮＡ测序、降解组测序；三是基于蛋白水平和表观遗传学水平的，主要有用于ＤＮＡ－蛋白互作的Ｃｈｉｐ－Ｓｅｑ，活性调控区域鉴定的ＤＮａｓｅ－Ｓｅｑ，拷贝数目变异的ＣＮＶ－Ｓｅｑ，表观标记全基因组的ｍｅｔｈｙｌ－Ｓｅｑ。
其中用于转录组测序和数字基因表达谱研究的ＲＮＡ－Ｓｅｑ技术是迄今应用最为广泛的领域之一［８］。
转录组是指特定组织或细胞在某一功能状态下转录出来的所有ＲＮＡ的总和，包括ｍＲＮＡ和非编码ＲＮＡ。
转录组技术是通过新一代高通量测序技术对ｃＤＮＡ测序，利用统计相关ｒｅａｄｓ数计算出不同ｍＲＮＡ的表达量，发现转录水平的ＳＮＰ，新的ｍＲＮＡ等。
转录组测序可能是迄今新一代测序技术中最复杂的应用领域之一，该技术可以从表达水平、等位基因特异性表达、ＲＮＡ编辑、重要信息的融合基因转录子、差异剪接等方面展开相关研究［９］。
转录组测序技术流程主要包括样品制备和文库构建，ＤＮＡ成簇扩增和高通量测序，具体实验流程如图１所示。
１．１样品分离和文库构建 ＲＮＡ样品分离和制备是转录组测序工作的第一步，根据测序平台和使用的Ｐｒｉｍｉｎｇ方法对ＲＮＡ的质量和浓度要求不同。
如Ｒｏｃｈｅ ＧＳ ＦＬＸ测序平台对样品浓度的要求是总ＲＮＡ质量浓度≥４００ｎｇ／μＬ，总量≥１５μｇ，而Ｉｌｌｕｍｉｎａ Ｓｏｌｅｘａ平台对样品浓度的要求是总ＲＮＡ质量浓度≥３００ｎｇ／μＬ，总量≥６μｇ。
在样品总ＲＮＡ中，大量ｒＲＮＡ（＞９０％）是影响ＲＮＡ－Ｓｅｑ测序结果精确性的关键因素，为获得高浓度高质量的ｍＲＮＡ可选择不同的商业试剂盒去除ｒＲＮＡ（如Ｑｉａｇｅｎ公司的Ｏｌｉｇｏｔｅｘ ｍＲＮＡ ｋｉｔ和Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ公司的ＲｉｂｏＭｉｎｕｓ）。
ＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥ（Ｖｏｌ．２８，Ｎｏ．０７）０７／２０１１１．２上机测序 新一代测序技术因其测序平台的不同，测序原理也不相同［６］，Ｉｌｌｕｍｉｎａ和ＨｅｌｉＳｃｏｐｅ公司以循环可逆终止法（ｃｙｃｌｉｃ ｒｅｖｅｒｓｉｂｌｅ ｔｅｒｍｉｎａ－ｔｉｏｎ，ＣＲＴ）为主，虽然Ｉｌｌｕｍｉｎａ和ＨｅｌｉＳｃｏｐｅ测序平台使用的方法相同，但是Ｉｌｌｕｍｉｎａ使用的是四色ＣＲＴ法，而ＨｅｌｉＳｃｏｐｅ是单色（Ｃｙｅ５ｄｙｅ）ＣＲＴ法；ＳＯＬｉＤ平台是应用连接法测序，同时利用了独特的双碱基编码原理，Ｒｏｃｈｅ ４５４主要应用基于Ｐｙｒｏｓｅ－ｑｕｅｎｃｉｎｇ原理的非电泳生物荧光法。
虽然各个公司推出的测序平台原理不同，但也有许多共同的特点：（１）采用连接法测序（ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｂｙ ｌｉｇａｔｉｏｎ）或边合成边测序（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅ ｂｙ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）；（２）将待测基因组序列打断成较短的片段，对该片段进行测序，然后对测序的结果进行拼接得到待测基因组的序列；（３）一次测序可以得到Ｇｂ级的碱基数。
实际研究中，应根据研究材料和研究目的及各测序平台的特点、成本，选择合适的测序平台和解决方案，一般对于有参比基因（即已有参考基因组序列）的物种进行转录组测序，采用Ｉｌｌｕｍｉｎａ更加经济，如果没有参比基因，选择Ｒｏｃｈｅ ＧＳ ＦＬＸ可减少后续数据处理中拼接的难度，可获得更加精确的数据。
华大基因是我国高通量测序的权威研究机构与服务商，其转录组测序平台为Ｉｌｌｕｍｉｎａ新推出的ＨｉＳｅｑＴＭ２０００，该平台可同时用于有（无）参考基因组的转录组测序，通过华大自主研发的短序列组装软件ＳＯＡＰ ｄｅ ｎｏｖｏ获得的信息量完全可满足研究需求（个人通讯）。
１．３测序数据的生物信息学分析 转录组测序中，获得的原始数据是在测序循环中通过单个平行测序反应时，由含有碱基位信息的荧光点以图像格式输出的，对这些可达Ｇｂ单位级的原始图像数据文件处理后，可得到所测基因序列中的碱基位，然后利用相关软件进行测序数据处理可获得大量信息供后续研究利用。
图２是常见的转录组测序信息分析流程图。
具体分析步骤和内容如下（以有参考基因组转录组测序为例）。
（１）测序数据质量评估：用测序平台软件（如Ｒｏｃｈｅ ４５４分析软件：ＧＳ－ＦＬＸ Ｓｏｆｔｗａｒｅ）去除低质量序列和衔接子区域并检测可能的样品污染，同时对得到的序列进行深度和覆盖度计算并评价测０７／２０１１草 业 科 学（第２８卷０７期）（５）检测反义链转录本并注释：通过对符合转录本标准的ｒｅａｄｓ进行大规模比对，选出潜在的反义链转录本，并对其进行功能注释。
（６）转录本定量：对ＲＮＡ－Ｓｅｑ结果中的基因采用ｒｅａｄｓ ｐｅｒ ｋｉｌｏｂａｓｅ ｏｆｅｘｏｎ ｐｅｒ ｍｉｌｌｉｏｎ ｍａｐｐｅｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｒｅａｄｓ（ＲＰＫＭ）进行基因定量分析以推测其表达量。
（７）差异基因Ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ、Ｓｙｎｏｎｙｍｓ及ＩＤ转换：对选出的差异表达基因进行功能注释和部分数据库的ＩＤ转换，并对各个差异基因附注对应的部分别名。
（８）聚类分析：聚类分析包括层次聚类和表达模式聚类两种，层次聚类即按照样品进行聚类分析，主要分别对上调基因和下调基因以及所有差异基因进行聚类分析。
差异基因聚类（又称Ｋ－Ｍｅａｎｓ聚类）是对各个时期的表达模式进行全面分析。
（９）可变剪切预测及ＳＳＲ、ＳＮＰ开发。
（１０）基因的ＣＯＧ／ＫＯＧ功能分类。
通过对基因功能进行ＣＯＧ（ｃｌｕｓｔｅｒ ｏｆ ｏｒｔｈｏｌｏ－ｇｏｕｓ ｇｒｏｕｐｓ ｏｆ ｐｒｏｔｅｉｎｓ）或ＫＯＧ（ｅｕｋａｒｙｏｔｉｃ ｏｒ－ｔｈｏｌｏｇｏｕｓ ｇｒｏｕｐｓ ｏｆ ｐｒｏｔｅｉｎｓ）分类，获得变化基因所调节的功能及研究因子对生物功能影响的情况。
（１１）Ｇｅｎｅ Ｏｎｔｏｌｏｇｙ（ＧＯ）分析：分别对上调基因、下调基因及所有差异基因进行ＧＯ分析，统计每个ＧＯ ｔｅｒｍ中所包括的差异基因个数，用统计检验的方法计算每个ＧＯ ｔｅｒｍ中差异基因富集的显著性，并根据Ｐ－ｖａｌｕｅ大小判断差异基因中具有显著性意义的ＧＯ ｔｅｒｍ。