轉錄組測序
通過對某一物種特定組織器官在某一狀態(tài)下產生的RNA進行高通量測序，來分析特定生物學狀態(tài)下的基因表達調控機制。廣泛應用于疾病機理研究、藥物開發(fā)、環(huán)境響應等領域，幫助解決基因表達差異、功能基因鑒定等問題。
真核轉錄組（有參/無參）
真核有參轉錄組測序（RNA-seq）指采用二代測序平臺，對某一物種特定組織器官在某一狀態(tài)下轉錄的所有mRNA進行測序，既可以提供定量分析，檢測基因表達水平差異，又可以提供結構分析，發(fā)現未知轉錄本和稀有轉錄本，識別可變剪切位點、融合基因、SNP以及Indel位點等。
表達譜測序（有參）
表達譜測序指采用二代測序平臺，對某一物種特定組織器官在某一狀態(tài)下轉錄的所有mRNA進行測序，研究基因的表達差異并鑒定差異基因功能。
LncRNA測序
長鏈非編碼RNA（long non-coding RNA，lncRNA）是一類長度超過200 nt、不編碼蛋白質的RNA分子，在生物體內廣泛存在。lncRNA測序指采用去rRNA鏈特異性方法進行建庫并進行二代測序，從而快速全面地識別并分析具有關鍵調控作用的lncRNA，探究它們在各種生物學過程中的潛在角色。
small RNA測序
small RNA（sRNA）是一類長度通常在18～30 nt的小型非編碼RNA分子，在生物體內起著至關重要的調控作用。small RNA測序是指通過小片段富集篩選建庫和二代測序平臺對small RNA進行的高通量測序，高效識別和定量樣本中的small RNA種類和表達水平，進而分析它們在細胞生理和病理過程中的功能和調控機制。
全轉錄組測序
全轉錄組測序指對特定組織器官在某一狀態(tài)下產生的所有RNA進行高通量測序，包括mRNA、lncRNA、small RNA和circRNA。通過構建lncRNA文庫和small RNA文庫測序，實現4種RNA的單獨分析和ceRNA聯合分析，通過各類RNA的深層次剖析，挖掘各種RNA在基因表達中的復雜調控網絡，有助于全面解讀生物學調控現象。
全長轉錄組（有參/無參）
全長轉錄組測序（Iso-seq）指利用三代長讀長測序平臺，無需打斷和拼接，直接獲取包含5’UTR，3’UTR及Poly A尾的完整轉錄本，克服無參考基因組物種轉錄本拼接較短、信息不完整的難題，實現有參考基因組物種可變剪切及融合基因等結構變異研究。
應用方向
【醫(yī)學領域】
- 胚胎發(fā)育調控：通過分析不同發(fā)育階段的胚胎樣本，揭示基因表達模式的時空變化，了解胚胎發(fā)育過程中的關鍵調控事件；
- 疾病生物標志物發(fā)現：通過比較健康人群與患者之間的轉錄組差異，識別潛在的疾病相關基因和非編碼RNA，為疾病的早期診斷和預后評估提供分子標志物；
- 疾病發(fā)生機制：分析疾病過程中基因表達的動態(tài)變化，揭示疾病發(fā)生的分子途徑和調控網絡，深入理解疾病的發(fā)生發(fā)展機制；
- 免疫應答機制：研究機體在感染、疫苗接種等情況下的免疫應答過程，揭示免疫細胞的激活、分化和效應機制，為疫苗設計和免疫治療提供理論基礎；
【農學領域】
- 生長發(fā)育調控：探究不同生長階段的基因表達模式，識別調控生長發(fā)育的關鍵基因和信號通路；
- 環(huán)境適應性：探究在不同環(huán)境脅迫（如干旱、鹽堿、低溫等）下的基因表達變化，闡明環(huán)境適應性和抗逆性的分子機理；
- 病蟲害抗性機制：分析植物在遭受病原菌侵染或害蟲攻擊時的轉錄組動態(tài)，鑒定抗病蟲害的關鍵基因及其調控網絡，為培育抗病蟲害新品種提供理論依據；
- 品質性狀形成和改良：研究影響作物產量、品質等重要性狀的基因表達調控網絡，為作物遺傳改良提供分子依據；
案例解析
標準品（上）和九種腫瘤樣本（下）的融合轉錄組檢出情況
Iso-Seq揭示長讀長測序在癌癥融合基因檢測中的優(yōu)勢
基因融合是多種成人和兒科癌癥的癌癥驅動因素。全長轉錄組測序在檢測融合基因方面具有獨特的優(yōu)勢，這對于癌癥研究尤為重要。研究選取含16種融合轉錄本的標準品和9種癌細胞系（三種乳腺癌、前列腺癌、慢性骨髓性白血病、兩種細胞淋巴瘤、小細胞肺癌、和尿路上皮膀胱癌）樣本，分別進行PacBio 串聯全長轉錄組和二代轉錄組。在標準品的檢測中，16個融合轉錄本在PacBio串聯Iso-Seq 的三個重復中均被檢測到，但在基于 二代測序的三次重復中，并非所有融合轉錄本都被檢測到。在九種真實腫瘤樣本的檢測中，使用PacBio 串聯Iso-Seq技術對每個細胞系進行檢測，通過至少兩種長讀長融合轉錄本檢測工具，共鑒定出133個融合轉錄本。相比之下，使用二代技術只能識別到這些133個融合轉錄本中的79個。該研究凸顯了長讀長測序技術在捕捉復雜融合事件方面的顯著優(yōu)勢。
參考文獻：Qin Q, Popic V, Yu H, et al. CTAT-LR-fusion: accurate fusion transcript identification from long and short read isoform sequencing at bulk or single cell resolution. bioRxiv, 2024.
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