转录组RNAseq术语解释
转录组测序技术
转录组测序技术转录组测序技术（Transcriptome sequencing technology）是研究基因表达的一种高通量测序技术，用于分析特定时间点或特定条件下细胞、组织或生物体内的所有转录本的整体集合，即转录组。
通过转录组测序，可以研究基因的表达模式、发现新的转录本、检测外显子变异、研究RNA修饰等。
转录组测序技术主要有以下几种：1. RNA-Seq: RNA-Seq是目前最常用的转录组测序技术，它能够以高通量、高灵敏度和高分辨率分析细胞中全部转录本的表达情况。
RNA-Seq首先将RNA提取、逆转录为cDNA，然后通过高通量测序仪对cDNA进行测序，最后根据测序结果分析基因的表达水平和异质性剪接等信息。
2. 3'end sequencing: 3'end测序是一种用于定量研究基因表达的测序技术。
它通过选择转录本的3'末端序列进行测序，可以快速获得RNA的5'端信息，并通过对测序数据的分析揭示基因的表达水平。
3. Full-length transcript sequencing: 全长转录本测序技术是一种能够获得完整转录本序列的测序方法。
与传统的RNA-Seq只能得到部分转录本序列不同，全长转录本测序技术可以通过直接测序RNA分子的全长来研究转录组。
4. Small RNA sequencing: 小RNA测序是用于研究微小RNA （miRNA）和其他小的非编码RNA的测序技术。
小RNA测序可以帮助研究人们了解miRNA的表达和调控机制，以及它们在多种生物学过程中的功能。
转录组测序技术在生物学、医学和农学等领域有着广泛的应用，可以帮助研究者深入理解基因表达调控、发现新的基因、研究疾病发生机制等。
RNA—Seq技术在转录组研究中的应用
RNA—Seq技术在转录组研究中的应用RNA测序（RNA-Sequencing，RNA-Seq）是指通过对mRNA反转录形成的cDNA片段进行测序，可以有效地获取生物体在特定的生理环境下的全部转录本信息。
RNA-Seq从转录水平研究基因功能及基因结构，揭示特定的生物学过程，分析生物体的差异表达基因，发现新基因及进行基因功能注释等，已广泛应用于生命科学、疾病诊断和预防及药物研发等领域。
本文综述了RNA-Seq的优势及在转录组研究方面的应用和前景，并对其中有待進一步研究的问题进行展望。
[Abstract] RNA-Sequercing（RNA-Seq）is a technology that can efficiently obtained all the transcript information of an organism in a specific physiological environment by sequencing the cDNA fragments formed by mRNA reverse transcription，also known as transcriptome sequencing.RNA-Seq has been widely used in life sciences，disease diagnosis and prevention and drug development to study gene function and structure at the transcriptional level，reveal the particular biological process，analyze differentially expressed genes in organisms，and discover novel genes as well as annotate gene functions.In this paper，this artical summarize the advantages of RNA-Seq and its application and prospect in transcriptome research，and prospected the problems which need to be further studied.[Key words] RNA-Seq；Transcriptome；Application生命科学的研究随着现代科技的进步，已经进入到后基因组时代，而转录组研究作为后基因组时代一个非常重要的组学研究，为研究基因表达及转录水平上的调控提供了重要的手段和方法，也是发掘功能基因的重要途径[1]。
表型组精密测量术语
表型组精密测量术语表型组精密测量术语是指在研究生物个体表型（即外部可观察的性状或表现）时，使用的精密测量技术和相关术语。
以下是一些常见的表型组精密测量术语：1. 全基因组测序（Whole genome sequencing）：对个体的完整基因组进行测序，包括所有基因和非编码DNA序列的测量。
2. 转录组测序（RNA-Seq）：对个体的基因组中转录的RNA分子进行测序，以了解基因表达的水平和差异。
3. 蛋白质组测序（Proteomics）：对个体中蛋白质的组成、结构和功能进行全面的测量。
4. 代谢组测序（Metabolomics）：对个体中代谢产物（代谢物）的组成和变化进行精密测量，以了解代谢途径和生物化学反应。
5. 表型测量（Phenotyping）：对个体的特定性状进行定量和定性测量，包括外部形态、生理特征、行为特征等。
6. 高通量测量（High-throughput measurement）：使用自动化和高通量技术对大量样本进行快速测量的方法，例如基因芯片、流式细胞术等。
7. 生物图像学（Biological imaging）：使用显微镜、成像仪等设备对个体的形态、结构和功能进行图像化测量。
8. 多样本分析（Multi-sample analysis）：对多个样本进行同时分析和比较，以揭示群体间的差异和关联。
9. 数据挖掘和统计分析（Data mining and statistical analysis）：对测量数据进行处理、分析和解释，寻找关键特征、趋势和关联。
这些术语涵盖了一系列不同的测量技术和分析方法，可以帮助科学家更深入地研究个体表型的多个方面，从而揭示基因型与表型之间的关系和相互作用。
rna-seq的原理及应用
RNA-seq的原理及应用1. RNA-seq简介RNA-seq（RNA sequencing）是一种高通量测序技术，用于研究转录组（transcriptome）中的RNA分子。
通过RNA-seq，可以获得细胞或组织中所有转录的RNA序列信息，包括mRNA、ncRNA和小RNA等各种类型的RNA。
RNA-seq技术在生物医学研究、分子生物学和基因组学中具有重要的应用价值。
2. RNA-seq的原理RNA-seq的原理基于Illumina测序技术，主要包括以下步骤：2.1 样本准备样本准备是RNA-seq实验的关键步骤。
通常需要从细胞或组织中提取总RNA，并进行质量控制。
然后使用DNA逆转录酶（reverse transcriptase）将RNA转录为cDNA。
cDNA可用于进一步测序处理。
2.2 测序文库构建在测序文库构建过程中，需要对cDNA进行片段化（fragmentation）和连接测序适配体（sequencing adapter）等处理。
这些处理步骤是为了生成适合于测序的DNA文库。
2.3 测序构建好的文库可以通过高通量测序技术进行测序。
Illumina测序技术通过将文库中的DNA片段固定在测序芯片上，并进行DNA合成和荧光信号读取，最终得到原始的测序数据。
2.4 数据处理和分析得到原始的测序数据后，需要对数据进行质控（quality control）、去除适配体序列（adapter trimming）、序列比对（sequence alignment）等处理。
最终得到基因表达量或转录本的相对丰度信息，以及差异表达基因等分析结果。
3. RNA-seq的应用RNA-seq技术在生物医学研究中广泛应用，具有以下几个主要应用方向：3.1 基因表达分析RNA-seq可以用于分析细胞或组织中的基因表达模式。
通过测定各个基因在不同组织、不同发育阶段或不同环境条件下的表达量，可以描述基因表达的时空特征，并进一步挖掘基因的功能和调控网络。
转录组RNAseq术语解释
RNA-Seq名词解释1.i ndex测序的标签，用于测定混合样本，通过每个样本添加的不同标签进行数据区分，鉴别测序样品。
2•碱基质量值(Quality Score或Q-score )是碱基识别(Base Calling )出错的概率的整数映射。
碱基质量值越高表明碱基识别越可靠，碱基测错的可能性越小。
3. Q30碱基质量值为Q30代表碱基的精确度在 99.9%4. FPKM( Fragments Per Kilobase of transcript per Million fragments mapped每1百万个map上的reads中map到外显子的每1K个碱基上的fragment个数。
计算公式为FPKM =cDNA FragmentsMapped Reads(Millions) x transcript Length(kb)公式中，cDNA Fragments 表示比对到某一转录本上的片段数目，即双端 Reads 数目；Mapped Reads(Millions)表示 Mapped Reads 总数，以10为单位；Tran script Len gth(kb):转录本长度，以 kb个碱基为单位。
5. FC ( Fold Change )即差异表达倍数。
6. FDR ( False Discovery Rate )即错误发现率，定义为在多重假设检验过程中，错误拒绝(拒绝真的原(零)假设)的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。
通过控制FDR来决定P值的阈值。
7. P 值(P-value)即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
统计学根据显著性检验方法所得到的P值,一般以P<0.05为显著，P<0.01为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05或0.01。
8. 可变剪接(Alternative splicing )有些基因的一个mRNA前体通过不同的剪接方式(选择不同的剪接位点)产生不同的mRNA剪接异构体，这一过程称为可变剪接(或选择性剪接，alternative splicing)。
rna-seq原理
rna-seq原理RNA-seq（RNA序列）是一种用于检测和测量转录组中的RNA分子数量和种类的高通量测序技术。
与传统的微阵列技术相比，RNA-seq能够提供更高的分辨率和更广泛的检测范围，因此已成为了转录组学研究的常用技术之一、RNA-seq的原理基于第二代测序技术，包括Illumina HiSeq、Ion Torrent PGM和Roche 454等。
RNA-seq 测序过程可以分为样品准备、转录本测序和数据分析三个主要步骤。
样品准备：在RNA-seq实验中，需要从细胞或组织中提取总RNA，并分离出mRNA。
mRNA中包含了转录组的绝大部分信息，因此mRNA选择性地被转录成cDNA，以获取转录本的信息。
在这一步骤中，可以使用磁珠或柱提取和纯化总RNA，并使用亲和性纯化方法获得纯净的mRNA。
转录本测序：经过mRNA纯化后，mRNA通过反转录酶将其转录成cDNA，并合成双链DNA。
可以根据需求选择合适的反转录和合成方法，如Oligo(dT)引物、随机引物和增强式选择性反转录等。
之后，cDNA片段会经过末端修饰和连接接头的添加，然后扩增，并通过PCR进行文库构建。
构建完成的文库会经过质检，确定文库的质量和浓度。
最后，将文库放入测序仪中进行高通量测序。
RNA-seq常用的测序技术是Illumina HiSeq，它可以产生较短的读长，但产量高、错误率低。
数据分析：通过测序仪输出的测序数据，我们可以得到大量的短序列（reads），这些序列需要经过一系列的分析才能得到有关转录本的详细信息。
在数据分析过程中，可以进行基因注释、基因表达定量和差异表达基因分析等。
具体的步骤包括读长修剪、低质量序列过滤、序列比对和计数、基因注释、转录本表达定量和差异分析等。
在RNA-seq分析中，序列比对是一个重要的步骤。
根据测序数据的片段长度，调整对转录组的比对策略。
基于比对的方法有两种：单端比对和双端比对。
单端比对只使用单条序列进行比对，而双端比对则利用测序时同时获得的两个片段进行比对。
RNA seq名词解释
RNA-seq 名词解释诺禾致源转录调控研究部2014.03.21基本概念RNA-seq：基于二代测序技术，研究特定细胞在某一功能状态下所有RNA的功能，主要包括mRNA和非编码RNA。
能够全面快速地获得某一物种特定组织或器官在某一状态下的几乎所有转录本序列信息，已广泛应用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。
Q20,Q30：Phred 数值大于20、30的碱基占总体碱基的百分比，其中Phred=-10log10(e).gene：具有编码蛋白质或决定某一性状作用的一段核酸序列。
intron：内含子，是真核生物细胞DNA中的间插序列。
这些序列被转录在前体RNA中，经过剪接被去除，最终不存在于成熟RNA分子中。
术语内含子也指编码相应RNA内含子的DNA中的区域。
exon：外显子，是真核生物基因的一部分，它在剪接(Splicing)后仍会被保存下来，并可在蛋白质生物合成过程中被表达为蛋白质。
外显子是最后出现在成熟RNA中的基因序列，又称表达序列。
既存在于最初的转录产物中，也存在于成熟的RNA分子中的核苷酸序列。
术语外显子也指编码相应RNA外显子的DNA中的区域。
intergenic：基因间区，指基因与基因之间的间隔序列，不属于基因结构，不直接决定氨基酸，可能通过转录后调控影响性状的区域。
UTR：Untranslated Regions, 非翻译区域。
是信使RNA（mRNA）分子两端的非编码片段。
5'-UTR从mRNA起点的甲基化鸟嘌呤核苷酸帽延伸至AUG起始密码子，3'-UTR从编码区末端的终止密码子延伸至多聚A尾巴（Poly-A）的前端。
transcript：转录本，是由一条基因通过转录形成的一种或多种可供编码蛋白质的成熟的mRNA。
一条基因通过内含子的不同剪接可构成不同的转录本。
isoform：同一个基因经可变剪切或内含子选择机制产生不同的转录本，这些不同转录本即称isoform。
转录组测序（RNA-seq）技术
转录组测序（RNA-seq）技术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康成生物提供的RNA-se q技术服务实验流程：1. 样品RNA准备2. 测序文库构建使用oligo dT微珠纯化mRNAmRNA片段化处理反转录反应合成合成双链cDNA双链DNA末端修复及3’末端加‘A’使用特定的测序接头连接DNA片段两端高保真聚合酶扩增构建成功的测序文库3. DNA成簇（Cluster）扩增4. 高通量测序（Illumina Genome Analyzer IIx）5. 数据分析原始数据读取与数据库比对并进行注释深层次数据分析6. 提供实验报告原始数据报告（Fasta-Q格式），包含所有测序序列信息，碱基读取质量评估基本数据分析报告（Excel表格），包含有效序列的序列信息、与参考基因组比对后的注释信息等。
转录组测序名词解释
转录组测序，也被称为RNA-Seq，是一种高通量的测序技术，用于研究细胞中所有转录本的表达情况。
这项技术可以提供关于基因表达、基因变异、基因调控等重要生物学过程的信息。
在转录组测序中，首先从细胞中提取RNA，然后将其转化为测序文库。
这个文库包含从RNA中提取的基因序列信息，这些信息随后被大规模并行测序。
每个测序读段代表一个转录本的一部分或全部序列。
通过对这些读段的深度分析，研究人员可以确定哪些基因在特定条件下被表达，哪些基因的表达水平有所改变。
此外，转录组测序还可以揭示基因拼接变异、基因融合以及其他重要的基因结构变异。
转录组测序是基因表达研究的重要工具，因为它提供了定性和定量的基因表达信息。
这项技术已经被广泛应用于各种生物学研究领域，包括疾病机制研究、药物开发、生物进化研究等。
例如，在疾病机制研究中，转录组测序可以帮助科学家了解疾病发生和发展过程中基因表达的变化，从而为疾病的诊断和治疗提供新的思路。
在药物开发中，通过比较药物处理前后的转录组变化，可以确定药物的作用机制和潜在的副作用。
总的来说，转录组测序是一种强大的工具，它让我们能够深入了解细胞的基因表达模式，为生物医学研究提供了重要的信息。
转录组RNAseq术语解释
RNA-Seq名词解释1. i ndex测序的标签，用于测定混合样本，通过每个样本添加的不同标签进行数据区分，鉴别测序样品。
2•碱基质量值(Quality Score或Q-score )是碱基识别(Base Calling )出错的概率的整数映射。
碱基质量值越高表明碱基识別越可靠，碱基测错的可能性越小。
3.Q30碱基质量值为Q30代表碱基的精确度在99. 9%4.FPKM( Fragments Per Kilobase of transcript per Million fragments mapped每1百万个map上的reads中map到外显子的每IK个碱基上的fragment个数。
计算公式为FPKM 二cDNA FragmentsMapped Reads(Millions) x transcript Length(艮b)公式中，cDNA Fragments表示比对到某一转录本上的片段数目，即双端Reads 数目；Mapped Reads (Millions)表示Mapped Reads 总数，以10 为单位;Tran script Len gth(kb):转录本长度，以kb个碱基为单位。
5.FC ( Fold Change )即差异表达倍数。
6.FDR ( False Discovery Rate )即错误发现率，定义为在多重假设检验过程中，错误拒绝(拒绝真的原(零)假设)的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。
通过控制FDR來决定P值的阈值。
7.P 值(P-value)即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
统计学根据显著性检验方法所得到的P值,一般以P<0. 05为显著，P<0. 01为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0. 05 或0. 01o有些基因的一个mRNA前体通过不同的剪接方式(选择不同的剪接位点)产生不同的mRNA剪接异构体，这一过程称为可变剪接 (或选择性剪接，alternative splicing) o可变剪接是调节基因表达和产生蛋白质组多样性的重要机制，是导致真核生物基因和蛋白质数量较大差异的重要原因。
seq是什么意思
seq是什么意思
seq指RNA-seq。
RNA-seq即转录组测序技术，就是用高通量测序技术进行测序分析，反映出mRNA,smallRNA,noncodingRNA等或者其中一些的表达水平。
相关信息：
在过去的十年中，RNA-Seq技术迅速发展，并成为了在转录组水平上分析差异基因表达/mRNA可变剪切的不可缺少的工具。
随着下一代测序技术的发展，RNA-Seq技术应用范围变得更加广泛：
一是在RNA生物学领域，RNA-Seq可以应用于单细胞基因表达/蛋白质表达/RNA结构的分析；二是空间转录组的概念也逐渐兴起。
长读长/直接RNA-Seq 技术以及更好的数据分析计算工具有助于生物学家们利用RNA-seq加深对RNA生物学的理解——例如转录何时何地开始；体内折叠和分子间作用如何影响RNA功能等问题。
转录组分析(RNA-Seq)
Random hexamer primed cDNA synthesis
Paired-end Solexa Sequencing
-6-微珠纯化mRNA ������ mRNA片段化处理 ������ 反转录反应合成合成双链cDNA ������ 双链DNA末端修复及3’末端加‘A’ ������ 使用特定的测序接头连接DNA片 段两端 ��� 4. 高通量测序（Illumina Genome Analyzer IIx） 5. 数据分析 ������ 原始数据读取 ������ 与数据库比对并进行注释 ������ 深层次数据分析
转录组分析（RNA-Seq）
• 李江攀
RNA-Seq 的技术背景 RNA-Seq 的应用领域 RNA-Seq 面临的挑战及发展前景
RNA-Seq 的技术背景
RNA-Seq又称转录组高通量测序（transcriptome sequencing）或称为全转录组鸟枪法测序（Whole Transcriptom Shotgun Sequencing WTSS） 原则上, 所有的高通量测序技术都能进行RNA测序。自2005 年以来, 以Roche 公司的454 技术、Illumina 公司的 Solexa 技术和ABI 公司的SOLiD 技术为标志的新一代测 序技术相继诞生, 之后HelicosBiosciences 公司又推出单 分子测序(Single molecule sequencing, SMS)技术。新一 代测序又称作深度测序或高通量测序, 是相对于传统的 Sanger 测序而言,主要特点是测序通量高, 测序时间和成 本显著下降。各平台测序原理及序列长度的差异决定了各 种高通量测序仪具有不同的应用侧重
2、就目前来看, 作为两个高通量的转录组 学研究技术, 在应用的某些方面既存在重叠 和竞争也存在优势互补, 一种技术能弥补另 一种技术遗漏的部分, 通常对一个生物学问 题的回答需要不同实验技术的协同配合
转录组学名词解释
转录组学名词解释
转录组学名词解释
一、定义：
转录组学是一门研究基因表达模式的科学学科，它主要是研究基因表达，这种基因表达模式决定着基因在不同细胞类型中的激活和表达，以及如何在不同生物组织中调控基因表达。
通过调控基因表达，可以控制生物体的形态、结构和功能。
二、核心技术：
1、RNA测序（RNA-seq）：RNA测序是一种用于检测RNA分子表达的技术，它可以用来确定基因在不同细胞中的表达，以及研究复杂的表达谱系。
2、高通量芯片（microarray）：高通量芯片是一种用于检测基因表达的技术，它使用多种不同的核酸和核蛋白标记物，可以测定不同细胞中的基因表达水平。
3、CRISPR：CRISPR是一种可以用来精确编辑基因的技术，它可以用来研究基因在不同细胞类型中的表达，以及研究基因如何调控表达。
三、应用：
转录组学可以应用于研究生物体的多种不同方面，包括研究基因组的结构和功能、研究基因表达谱系、研究植物和动物演化的机理、研究疾病发病机制以及研究环境的影响。
转录组研究新技术RNASeq及其应用
转录组研究新技术RNASeq及其应用一、本文概述随着生物信息学和分子生物学的快速发展，转录组研究已成为解析生命活动重要机制的关键手段。
近年来，新一代测序技术（Next-Generation Sequencing，NGS）的崛起，特别是RNA测序（RNA Sequencing，RNA-Seq）技术的广泛应用，极大地推动了转录组学研究的深度和广度。
RNA-Seq技术以其高分辨率、高灵敏度和高定量的特性，在基因表达分析、非编码RNA研究、基因结构变异分析等领域展现出强大的潜力。
本文旨在全面介绍RNA-Seq技术的基本原理、实验流程、数据分析方法，以及其在生命科学各领域中的实际应用，以期为相关研究人员提供有益的参考和启示。
二、RNASeq技术概述RNA测序（RNASeq）是一种革命性的技术，极大地推动了转录组学的研究进程。
该技术基于下一代测序（Next Generation Sequencing, NGS）平台，可以对生物样本中的RNA进行全面、精确的测序和分析。
RNASeq不仅提供了转录本的序列信息，还能够揭示转录本的表达水平、剪接方式、变异情况以及基因结构等重要信息。
RNASeq的实验流程通常包括样本制备、文库构建、测序和数据分析等步骤。
在样本制备阶段，需要提取高质量的RNA，并通过一系列的处理步骤去除杂质和降解的RNA。
文库构建是RNASeq技术的核心，其目标是将RNA片段化、反转录成cDNA，并构建成适合测序的文库。
测序阶段则利用NGS平台对文库进行高通量测序，获得大量的序列数据。
数据分析是RNASeq技术的另一个关键环节。
通过对测序数据的处理和分析，可以鉴定出转录本、评估基因表达水平、发现可变剪接事件、识别基因融合以及探索非编码RNA等。
RNASeq技术还可以与表观遗传学、蛋白质组学等其他组学技术相结合，从多个层面揭示生命活动的复杂性和多样性。
RNASeq技术的应用范围非常广泛，涵盖了基础生物学研究、疾病机理探索、药物研发等多个领域。
转录组RNAseq术语解释
RNA-Seq名词解释1.index测序的标签，用于测定混合样本，通过每个样本添加的不同标签进行数据区分，鉴别测序样品。
2.碱基质量值（Quality Score或Q-score）是碱基识别（Base Calling）出错的概率的整数映射。
碱基质量值越高表明碱基识别越可靠，碱基测错的可能性越小。
3.Q30碱基质量值为Q30代表碱基的精确度在99.9%。
4.FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million fragments mapped）每1百万个map上的reads中map到外显子的每1K个碱基上的fragment个数。
计算公式为公式中，cDNA Fragments 表示比对到某一转录本上的片段数目，即双端Reads数目；Mapped Reads(Millions)表示Mapped Reads总数，以10为单位；Transcript Length(kb)：转录本长度，以kb个碱基为单位。
5.FC（Fold Change）即差异表达倍数。
6.FDR（False Discovery Rate）即错误发现率，定义为在多重假设检验过程中，错误拒绝(拒绝真的原(零)假设)的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。
通过控制FDR来决定P值的阈值。
7.P值（P-value）即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P<0.05为显著，P<0.01为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05或0.01。
8.可变剪接（Alternative splicing）有些基因的一个mRNA前体通过不同的剪接方式（选择不同的剪接位点）产生不同的mRNA剪接异构体，这一过程称为可变剪接(或选择性剪接，alternative splicing)。
可变剪接是调节基因表达和产生蛋白质组多样性的重要机制，是导致真核生物基因和蛋白质数量较大差异的重要原因。
rna-seq技术原理及应用
rna-seq技术原理及应用RNA - seq技术呀，可有意思啦！RNA - seq就是对转录组进行测序分析的技术。
那什么是转录组呢？简单说就是特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和。
这就像是一个细胞在某个时刻的“语言集”，RNA - seq就是要解读这个“语言集”的工具。
从原理上讲，RNA - seq的第一步就是提取RNA。
这个过程就像是从细胞这个“小世界”里把“语言记录册”（RNA）找出来。
不过要小心哦，RNA可没有DNA那么稳定，所以提取的时候得特别小心，就像对待一个超级脆弱的小宝贝一样。
提取出来的RNA有很多种，像mRNA、rRNA、tRNA等等。
但是mRNA才是我们的重点关注对象呢，因为它携带着从DNA那里转录来的遗传信息，能够指导蛋白质的合成。
然后就是构建测序文库啦。
这一步就像是把找到的“语言记录册”按照一定的规则整理成能被测序仪读懂的“小本子”。
这个过程中会给RNA加上一些特殊的接头，就像给它们贴上小标签一样。
这样测序仪就能知道从哪里开始读，又读到哪里结束啦。
测序这个环节呢，测序仪就像一个超级厉害的读书小能手，快速地读取这些“小本子”上的信息。
它会把RNA的序列一个一个地读出来，这些序列信息就像是密码一样。
RNA - seq技术的应用可广泛啦。
在医学研究里，它就像是一个超级侦探。
比如说研究癌症的时候，癌细胞和正常细胞的转录组是不一样的。
通过RNA - seq，我们就能发现癌细胞里哪些基因的表达变高了，哪些变低了。
就好像知道了癌细胞这个“坏蛋”在偷偷搞什么鬼，是多制造了一些让自己疯狂生长的东西呢，还是少制造了一些能抑制自己生长的东西。
这对我们开发新的抗癌药物或者治疗方法可太重要啦。
在植物学研究里也很有用哦。
比如说我们想知道植物在干旱环境下是怎么生存的。
通过RNA - seq，我们可以看看植物在干旱的时候哪些基因表达发生了变化。
也许有些基因会让植物关闭一些不必要的“小窗户”（气孔）来减少水分散失，有些基因会让植物制造更多能保护细胞的物质。
生物学上的seqs_是什么
生物学上的seqs_是什么RNA-seq即转录组测序技术，就是用高通量测序技术进行测序分析，反映出mRNA,smallRNA,noncodingRNA等或者其中一些的表达水平。
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。
RNA测序最经常用于分析差异表达基因（DEG）。
标准的工作流程从实验室提取RNA开始，到mRNA富集或去除核糖体RNA，cDNA反转录以及制备由接头连接的测序文库。
接下来，这个文库会被高通量测序平台测序，每一个样本通常会被测序到10000000～30000000读长。
最后，实验得到的数据通过比对或拼接测序的读长到转录组，量化覆盖转录本的读长，过滤和样本间归一化，用统计模型描述每个基因在各个样本组之间存在什么样的表达水平上的差异。
早期RNA-Seq实验使用组织测序分析差异基因，在不同的生物中都可以分析，比如玉米，拟南，酿酒酵母，小鼠，人类等。
RNA测序可以被当作不同方法或者生物学应用的总称，其中差异基因的分析始终是RNA测序的主要应用场景，被当做是一个常规的实验手段。
RNA测序更广泛的应用场景加深了我们对于很多生物学领域的理解，比如mRNA剪切程度，non-coding RNA以及enhancer RNA对于基因表达的调节。
RNA测序的发展被湿实验和计算方法两者的进步共同驱动，带来了RNA生物学丰富而又更加客观的认识，也让转录组学的发展在之前基因芯片技术的基础上成为可能。
截止2019年，存在众多不同的RNA测序流程，大多数由Illumina提供，但也有长读长RNA测序以及直接RNA测序（dRNA-seq）的技术进步解决了Illumina 为代表的短读长测序技术所不能解决的问题。
学习篇——RNA-seq技术的七七八八
学习篇——RNA-seq技术的七七八八不知从什么时候开始，RNA-seq技术已经频繁出现在人们的视线中。
不禁好奇，RNA-seq到底是一个什么样的技术呢？让我们一起来探索学习一下吧。
RNA-seq是什么？RNA-seq即转录组（transcriptome）测序技术，是用高通量测序技术对所有转录本进行序列分析，从而反映出它们表达水平的一种技术。
所谓转录组是指特定组织或者细胞在某一发育阶段或功能状态下,转录出来的所有RNA的总和，主要包括mRNA及非编码RNA（non-coding RNA，ncRNA）。
转录组研究是解读基因功能、结构及疾病发生分子机理的重要基础，已广泛应用于基础研究和药物研发等领域。
Tips近年来，对于ncRNA的研究越来越多，这也大大提高了大家对RNA家族的认识。
ncRNA即不编码蛋白质的RNA，包括rRNA，tRNA，snRNA，snoRNA 和microRNA 等多种已知功能的RNA，还包括未知功能的RNA。
这些RNA的共同特点是都从基因组上转录而来，但是不翻译成蛋白质，在RNA 水平上就能行使各自的生物学功能，如细胞内信号传导和基因表达调控等。
RNA-seq的原理是什么？通常，我们接触较多的是DNA测序，其实RNA-seq技术的基本原理与高通量DNA测序技术是一样的，只是测序前，需要把RNA逆转录成cDNA，然后再进行测序，最后进行序列比对，从而获得来自不同基因的RNA片段在特定样本中的含量。
其基本原理如下图。
RNA-seq的简要流程图RNA-seq有什么特点呢？首先，比较突出的一个特点就是RNA-seq可以揭示未知的转录本、融合基因和遗传多态性，这些是芯片无法做到的。
RNA-seq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;而芯片是固定的探针集，只能检出明确的已知目标。
其次，RNA-seq检测的RNA丰度范围会比较宽，相比芯片而言，对高丰度和低丰度转录本的检测可能会有更好的表现。
转录组测序(RNA-seq)技术
转录组测序（RNA-seq）技术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：¾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。
¾高灵敏度：能够检测到细胞中少至几个拷贝的稀有转录本。
¾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。
¾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康成生物提供的RNA-seq技术服务实验流程：1. 样品RNA准备2. 测序文库构建¾使用oligo dT微珠纯化mRNA¾ mRNA片段化处理¾反转录反应合成合成双链cDNA¾双链DNA末端修复及3’末端加‘A’¾使用特定的测序接头连接DNA片段两端¾高保真聚合酶扩增构建成功的测序文库3. DNA成簇（Cluster）扩增4. 高通量测序（Illumina Genome Analyzer IIx）5. 数据分析¾原始数据读取¾与数据库比对并进行注释¾深层次数据分析6. 提供实验报告¾原始数据报告（Fasta-Q格式），包含所有测序序列信息，碱基读取质量评估¾基本数据分析报告（Excel表格），包含有效序列的序列信息、与参考基因组比对后的注释信息等。
然科生物转录组测序技术服务
转录组测序（RNA-seq）技术服务
一：简介
转录组测序（RNA-seq）是指利用高通量测序技术对cDNA进行测序从而获取不同mRNA片段在特定样本里的含量。
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。
RNA-seq广泛应用于生物学研究、医学研究、临床研究和药物研发等。
在功能基因组学方面的应用：基因（转录本）精细结构，各种器官表达模式，不同发育阶段的表达模式；在癌症和疾病方面：SNPs，选择性剪切，可选启动子，等位基因差异表达，RNA编辑，融合基因；农业和微生物方面：动植物疾病，微生物致病机理，分子育种，作物抗性研究；等等。
二：服务介绍
服务内容
RNA测序
客户提供
足够的组织材料或者RNA样品。
我们提供
测序结果、报告。
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RNA-Seq名词解释1.index测序的标签，用于测定混合样本，通过每个样本添加的不同标签进行数据区分，鉴别测序样品。
2.碱基质量值（Quality Score或Q-score）是碱基识别（Base Calling）出错的概率的整数映射。
碱基质量值越高表明碱基识别越可靠，碱基测错的可能性越小。
3.Q30碱基质量值为Q30代表碱基的精确度在99.9%。
4.FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million fragments mapped）每1百万个map上的reads中map到外显子的每1K个碱基上的fragment个数。
计算公式为公式中，cDNA Fragments 表示比对到某一转录本上的片段数目，即双端Reads数目；Mapped Reads(Millions)表示Mapped Reads总数，以10为单位；Transcript Length(kb)：转录本长度，以kb个碱基为单位。
5.FC（Fold Change）即差异表达倍数。
6.FDR（False Discovery Rate）即错误发现率，定义为在多重假设检验过程中，错误拒绝(拒绝真的原(零)假设)的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。
通过控制FDR来决定P值的阈值。
7.P值（P-value）即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P<0.05为显著，P<0.01为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05或0.01。
8.可变剪接（Alternative splicing）有些基因的一个mRNA前体通过不同的剪接方式（选择不同的剪接位点）产生不同的mRNA剪接异构体，这一过程称为可变剪接(或选择性剪接，alternative splicing)。
可变剪接是调节基因表达和产生蛋白质组多样性的重要机制，是导致真核生物基因和蛋白质数量较大差异的重要原因。
在生物体内，主要存在7种可变剪接类型：A）Exon skipping；B）Intron retention；C) Alternative 5' splice site；D) Alternative 3' splice site；E) Alternative first exon；F) Alternativelast exon；G) Mutually exclusive exon。
9.外显子跳跃（Exon skipping）外显子在前体mRNA剪接形成成熟mRNA过程中被跳过，最终没有出现在某些成熟mRNA上，这种剪接机制被称为外显子跳跃。
10. 内含子保留（Intron retention）前体mRNA在剪接形成成熟mRNA的过程中，部分内含子被保留下来，这种剪接机制被称为内含子保留。
11. 5'或3'端可变剪接前体mRNA在剪接形成成熟mRNA的过程中，5'端或3'端边界发生不同方式的剪接，这种剪接机制被称为5'或3'端可变剪接。
12.基因结构优化由于使用的软件或数据本身的局限性，导致所选参考基因组的注释往往不够精确，需要对原有注释的基因结构进行修正，这一过程称为基因结构优化。
13. 基因间区(intergenic)指基因与基因之间的间隔序列，不属于基因结构，不直接决定氨基酸，可能通过转录后调控影响性状的区域。
14. UTR:(UntranslateRegions)非翻译区域。
是信使RNA（mRNA）分子两端的非编码片段。
5'-UTR从mRNA起点的甲基化鸟嘌呤核苷酸帽延伸至AUG 起始密码子，3'-UTR从编码区末端的终止密码子延伸至多聚 A 尾巴（Poly-A）的前端。
15. ORF（open reading frame）开放阅读框或开放读码框。
是结构基因的正常核苷酸序列，从起始密码子到终止密码子的阅读框可编码完整的多肽链，其间不存在使翻译中断的终止密码子。
16. CDS（Coding sequence）是编码一段蛋白产物的序列，是结构基因组学术语。
DNA转录成mRNA，mRNA经剪接等加工后翻译出蛋白质，所谓CDS就是与蛋白质序列一一对应的DNA序列，且该序列中间不含其它非该蛋白质对应的序列，不考虑mRNA加工等过程中的序列变化，总之，就是与蛋白质的密码子完全对应。
17. 插入片段大小（insert size）通过检测双端序列在基因组上的起止位置，可以得到插入片段的实际长度，决定了测序的长度，是信息分析的重要参数。
18. 分子标记是遗传标记的一种，直接在DNA分子上检测遗传变异。
分子标记能对不同发育时期的个体、组织器官甚至细胞作检测，数量极多，遍及整个基因组，多态性高，遗传稳定，不受环境及基因表达与否的影响。
目前常见分子标记主要有SNP、InDel、SSR 等。
19. SNP（Single Nucleotide Polymorphism）即单核苷酸多态性，主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性。
SNP 所表现的多态性只涉及到单个碱基的变异，这种变异可由单个碱基的转换(transition)或颠换(transversion)所引起，也可由碱基的插入或缺失所致。
但通常所说的SNP并不包括后两种情况。
20. SSR（Simple Sequence Repeat，SSR）即简单重复序列，又叫微卫星序列，指的是基因组中由1-6个核苷酸组成的基本单位重复多次构成的一段DNA，广泛分布于基因组的不同位置，长度一般在200bp以下。
21. 转换(transition)同类型（嘌呤和嘌呤，或嘧啶和嘧啶）碱基之间的相互替换称为转换。
22. 颠换(transversion)不同类型（嘌呤和嘧啶）碱基之间的相互替换称为颠换。
23. RNA编辑（RNA editing）是指在mRNA水平上改变遗传信息的过程。
具体来说，指基因转录产生的mRNA分子中，由于核苷酸的缺失，插入或置换，基因转录物的序列不与编码序列互补，使翻译生成的蛋白质的氨基酸组成，不同于基因序列中的编码信息现象。
24. 差异表达转录本（DifferentiallyExpressed Transcript，DET）指表达水平存在显著差异的转录本。
25. 差异表达基因（Differentially Expressed Gene，DEG）指在两个不同条件（如对照与处理、野生型和突变型、不同时间点、不同组织等）下，表达水平存在显著差异的基因，称之为差异表达基因。
26. 生物学重复（Biological Replicates）可以定义为使用来自不同抽提的RNA样本进行杂交，例如，同一来源独立制备的样本，或者不同来源的样本（不同组织或者一个细胞系的不同培养物）。
27. 技术重复使用同一个抽提的RNA进行实验称为技术重复。
与生物学重复相比，技术重复不是完全独立的，取平均值不能去除共有的系统偏差。
28. 皮尔逊相关系数r（Pearson’s Correlation Coefficient）用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。
其中，1表示变量完全正相关，0表示无关，-1表示完全负相关。
在高通量测序中，将皮尔逊相关系数作为生物学重复相关性的评估指标。
越接近1，说明两个重复样品相关性越强。
29. UnigeneUnique Gene的英文缩写，意为广泛通用的基因数据库，通过电脑对相同基因座（Locus）的收集整理集合形成一个非冗余的基因数据库。
30. Contig高通量测序中利用软件将具有一定长度overlap的reads连成更长的片段，这些通过reads overlap 关系得到的不含N的组装片段称之为Contig。
31. Scaffold高通量测序中reads经过拼接获得Contigs，Contig经过确定先后顺序用N连接起来组成Scaffold。
32. Contig N50Reads拼接后会得到长度不同的Contigs。
将所有Contigs的长度相加后获得一个Contig的总长度。
之后将所有Contig按照序列长度由短到长进行排序，如获得Contig1，Contig2，Contig3……..。
将Contig 按照这个顺序一次相加，当相加的长度达到Contig总长度的一半时，最后一个加上的Contig长度即为Contig N50。
33. componentTRINITY 软件拼接过程中，由于contig的构造方法，使得各个contig之间不可能共享k个以上序列，因此这些inchwormcontigs不能很好的表征各种可变剪切形式和同源基因等情况，软件中“chrysalis”这一步骤将那些有重叠的contigs聚类，构成components。
component就成为一组可变剪切isoform或同源基因可能的表征的集合。
34. de Bruijn graph使用TRINITY 软件拼接时，在“chrysalis”步骤中会将component通过overlap 关系构建成de Bruijn图，便于获取可变剪切的序列。
35. 数字基因表达谱（DigitalGene Expression Profile，DGE）利用新一代高通量测序技术和高性能的计算分析技术，能够全面、经济、快速地检测某一物种特定组织在特定状态下的基因表达情况。
36. small RNA对长度在18-40bp的短RNA 进行序列、结构、表达、功能上的分析，主要进行miRNA，siRNA，piRNA 几种类型sRNA 的分析；可与mRNA 关联分析。
37. ncRNA（non-coding RNA）非编码RNA。
指不编码蛋白质的RNA。
其中包括rRNA，tRNA，snRNA，snoRNA和microRNA 等多种已知功能的RNA，及未知功能的RNA。
其共同特点是都能从基因组上转录而来，不需要翻译成蛋白即可在RNA 水平上行使各自的生物学功能。
38. 降解组测序（Degradome Sequencing）利用高通量测序平台，针对miRNA介导的剪切降解片段进行深度测序，从中筛选miRNA作用的靶基因，并结合生物信息学分析确定降解片段与miRNA的精确配对信息。
该技术能从细胞或组织中准确高效的筛选出miRNA 的靶基因，为研究miRNA 与其对应的靶基因的相互关系提供准确、高效的筛选手段。
39. lncRNA（long noncoding RNA）长链非编码RNA。
在长度200-100000nt之间，不具有编码蛋白功能的转录本。
40. 正链/负链（plus strand/minus strand）对于一个基因来说，DNA的两条链中有一条链作为RNA合成时的模板，这条链叫负链，另一条叫正链。