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2024-01-27
转录组学
目录
contents
转录组学概述
转录组数据获取与处理
基因表达调控机制解析
细胞类型特异性转录组学研究
疾病相关转录组学研究
未来挑战与展望
3
01
转录组学概述
转录组学定义
转录组学是研究细胞中基因转录产物（RNA）的种类、结构和功能的科学，主要关注RNA的转录、加工、修饰和调控等过程。
发展历程
随着高通量测序技术的快速发展，转录组学经历了从基因芯片到RNA-Seq技术的转变，实现了对全转录组的无偏倚、高通量测序和分析。
转录组学是连接基因组学和蛋白质组学的重要桥梁，能够揭示基因表达调控的机制和细胞状态的动态变化，为理解生物体的发育、生理和病理过程提供重要线索。
研究意义
转录组学在生物医学、农学、生态学等领域具有广泛应用，如疾病诊断与治疗、药物研发、作物育种、环境适应性研究等。
应用领域
VS
转录组学研究主要依赖于高通量测序技术，如RNA-Seq、单细胞测序等，以及生物信息学分析方法，如基因表达量分析、差异表达分析、转录因子预测等。
实验设计
转录组学实验设计需要考虑样本选择、实验处理、测序深度和数据分析等多个方面，以确保实验结果的准确性和可重复性。同时，针对特定研究目的，还需选择合适的测序策略和分析方法。
技术手段
3
02
转录组数据获取与处理
1
2
3
从细胞或组织中提取总RNA，并通过纯化步骤去除DNA、蛋白质等杂质，获得高质量的RNA样品。
RNA提取与纯化
将RNA逆转录成cDNA，构建测序文库，利用高通量测序技术对cDNA进行测序，获得大量的读段（reads）数据。
文库构建与测序
根据研究目的和样本特性，确定测序深度和覆盖度，以保证数据的准确性和可靠性。
测序深度与覆盖度
03
读段映射与定位
将清洗后的读段映射到参考基因组或转录组上，确定读段的来源和位置信息。
01
数据质量评估
对原始测序数据进行质量评估，包括碱基质量、读段长度、GC含量等指标，以判断数据质量是否满足分析要求。
02
数据清洗与过滤
去除低质量、污染及冗余的读段，保留高质量的测序数据，以减少后续分析的噪声和误差。
根据读段的映射结果，计算每个基因的表达量，常用方法包括RPKM、FPKM等。
基因表达量计算
比较不同样本或条件下基因表达量的差异，找出显著差异表达的基因，并对其进行功能注释和富集分析。
差异表达分析
将转录组学数据与其他组学数据（如基因组、蛋白质组等）进行联合分析，揭示基因表达的调控机制和生物学意义。
多组学联合分析
3
03
基因表达调控机制解析
转录因子结合位点预测
利用生物信息学方法，如模体识别、序列比对等，预测转录因子在基因组上的结合位点。
转录因子活性分析
通过表达谱数据、ChIP-seq等技术手段，分析转录因子的表达水平和结合靶基因的能力，进而推断其在特定生物学过程中的活性。
转录因子功能注释
结合已有的生物学知识和数据库资源，对预测的转录因子进行功能注释，揭示其在细胞生长、分化、凋亡等过程中的作用。
circRNA可作为miRNA海绵，竞争性结合miRNA，进而解除miRNA对靶基因的抑制作用，实现对基因表达的正调控。
环状RNA（circRNA）调控机制
lncRNA可通过与DNA、RNA或蛋白质相互作用，在转录水平、转录后水平和表观遗传学水平等多个层面调控基因表达。
长非编码RNA（lncRNA）调控机制
小RNA主要通过与靶mRNA的3’UTR区域结合，抑制靶基因的翻译或促进mRNA降解，从而实现对基因表达的负调控。
小RNA（miRNA、siRNA）调控机制
DNA甲基化对转录调控的影响
DNA甲基化是一种重要的表观遗传修饰，可通过影响转录因子结合、改变染色质结构等方式调控基因表达。
组蛋白修饰对转录调控的影响
组蛋白修饰如乙酰化、甲基化、磷酸化等可通过改变染色质结构和招募转录因子等方式影响基因转录。
非编码RNA在表观遗传学中的作用
非编码RNA如lncRNA和circRNA等可参与DNA甲基化和组蛋白修饰等表观遗传过程，进而影响基因表达调控。
3
04
细胞类型特异性转录组学研究
单细胞分离与制备
利用微流控芯片或激光捕获显微切割等技术，将单个细胞从组织中分离出来，并进行适当的处理以制备单细胞测序文库。
基于单细胞测序数据，利用聚类分析、降维可视化等方法，将具有相似基因表达谱的细胞归为一类，从而鉴定出不同的细胞类型。
结合已知的基因功能和表达模式，对鉴定出的细胞类型进行功能注释，揭示其在生理或病理过程中的作用。
功能注释
细胞类型鉴定
3
05
疾病相关转录组学研究
疾病不同阶段的基因表达动态变化
研究疾病从发生到发展的不同阶段的基因表达变化，有助于揭示疾病的进展机制和关键转折点。
疾病亚型之间的基因表达差异
通过分析疾病不同亚型之间的基因表达谱
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