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转录本最新娱乐体验_转录本和基因的关系(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

转录本

转录组学揭秘：基因表达之谜 𐟓š 转录组学与RNAseq技术 𐟓Œ 基因组是指对整个细胞DNA进行测序得到的数据，而转录组则是通过RNA测序得到的。基因的表达受到时间和空间的严格调控。为了研究疾病的发生过程、胚胎的发育过程或器官的再生过程，最直接的方法是比较这些事件前后基因表达的变化。 𐟔젒NAseq技术需要首先从组织样本中提取RNA。由于mRNA具有特殊的polyA尾巴结构，可以通过设计针对PolyA尾巴的引物来富集mRNA。然后，通过逆转录的方式将mRNA转化为cDNA文库，最后将cDNA文库送去测序。 𐟒𛠦𕋥𚏧𛓦žœ会通过生物信息学工具比对到基因组上，确定这些转录本属于哪些基因。定量分析后，可以看到不同基因的表达量变化。

转录组分析其实很简单！ 𐟎ꌨ𜚩斥…ˆ，你得明确你要研究啥，比如是疾病机制、生物发育过程还是其他生物学问题。然后根据研究目的选择合适的生物样本，比如组织、细胞啥的。 𐟔젦 𗦜쥤„理：采集完样本后，赶紧处理，防止RNA降解。用合适的RNA提取试剂盒提取高质量的RNA，通过琼脂糖凝胶电泳检测RNA的完整性，再用分光光度计测量RNA的浓度和纯度。 𐟓Š 测序：常见的测序平台有Illumina和PacBio。Illumina测序通量高、准确性高，适合大规模转录组测序；PacBio测序读长较长，适合研究可变剪接等复杂结构。把构建好的文库加载到测序平台上，按照仪器的操作规程进行测序。 𐟒𛠦•𐦍„处理：用FastQC等软件评估测序数据质量，检查序列的质量分数、GC含量、序列长度分布等指标。根据质量评估结果，去除低质量的reads、接头序列以及过短的reads，提高数据的质量和准确性。 𐟧頨𝬥𝕧𛄦‹𜦎导š对于没有参考基因组的物种，需要进行转录组拼接。常用的拼接软件有Trinity等，这些软件基于不同的算法，如基于图论的方法，将短reads拼接成较长的转录本序列。调整拼接参数，如k-mer长度，以提高拼接的准确性和完整性。 𐟓ˆ 基因表达定量：用STAR、TopHat等软件将测序reads比对到参考基因组或已知的转录本上，确定每个read来自哪个基因或转录本区域。通过比对结果，统计每个基因或转录本上的reads数量，以此来代表基因的表达水平。常用的计数工具如HTSeq等。由于不同样本的测序深度和基因长度等因素的差异，需要对基因表达量进行标准化，常见的方法有RPKM、FPKM和TPM等。 𐟔 差异表达分析：用DESeq2、edgeR等软件，基于负二项分布等统计模型，分析不同样本组之间基因表达量的差异。设定合适的阈值来筛选出在不同样本组之间有显著表达差异的基因。 𐟓ˆ 功能注释与富集分析：将差异表达基因比对到各种数据库，如Nr、Swiss-Prot、KEGG等，获取基因的功能信息，包括基因产物的功能描述、参与的代谢途径等。通过GO富集分析和KEGG通路富集分析等方法，确定差异表达基因显著富集的功能类别和代谢通路，从而揭示生物学过程中潜在的分子机制。

CRISPR-Cas13系统是一种新型RNA编辑工具，具有高效、精准的RNA切割和调控功能，在遗传疾病治疗、核酸检测、RNA成像和转录组调控等领域具有广泛应用前景。 1.RNA编辑 Cas13蛋白在crRNA的引导下可特异性编辑RNA，无需PAM序列，切割精准。 2.作用机制 CRISPR-Cas13系统通过适应、表达和干扰三个阶段发挥作用，包括识别crRNA、切割RNA和识别靶RNA。 3.应用现状 Cas13蛋白在核酸检测、RNA成像和转录组调控等领域展示出巨大的应用潜力。 4.未来发展 CRISPR-Cas13系统对于研究重要基因、基因特定转录本、非编码RNA等至关重要，具有极大的研究前景。以上内容由AI检索𐟧 生成，你也可以捏合屏幕𐟤生成属于你的专属内容 @捏一下小助手

转录组分析全流程详解，从零开始到数据解读转录组研究是生物学领域的重要工具，通过分析细胞或组织中的基因表达水平，揭示生命的奥秘。以下是转录组分析的详细步骤：样本采集和处理 𐟧ꊠ 选择合适的生物样本，如细胞、组织或生物体，并进行适当的处理和保存，以确保 RNA 的质量和完整性。 RNA 提取 𐟧슠 使用专门的试剂盒和方法从样本中提取总 RNA，去除蛋白质、DNA 等杂质。 RNA 质量检测 𐟔 通过琼脂糖凝胶电泳、分光光度计等方法检测 RNA 的质量，包括完整性、纯度和浓度。文库构建 𐟓š 将提取的 RNA 反转录为 cDNA，并根据研究目的和技术平台，构建相应的测序文库。测序 𐟓𘊠 使用高通量测序技术，如 RNA-seq（RNA 测序），对构建的文库进行测序，产生大量的短序列数据。数据预处理 𐟧𙊠 对测序得到的原始数据进行质量控制和过滤，去除低质量的读段和接头序列等。序列比对 𐟔„ 将处理后的序列与参考基因组或转录组进行比对，确定每个读段的位置和来源。基因表达定量 𐟓Š 计算每个基因或转录本的表达量，常用的指标包括 FPKM（Fragments Per Kilobase of exon per Million fragments mapped）、TPM（Transcripts Per Million）等。差异表达分析 𐟔 比较不同条件下（如不同组织、疾病状态、处理组等）基因的表达差异，筛选出显著差异表达的基因。功能注释和富集分析 𐟓š 对差异表达基因进行功能注释，如基因本体（GO）注释、KEGG 通路分析等，以了解其参与的生物学过程和通路。结果验证 𐟧ꊠ 通过 qRT-PCR（定量逆转录 PCR）等实验方法对部分关键基因的表达进行验证，以确保转录组分析结果的可靠性。数据分析和解释 𐟓ˆ 综合以上结果，结合生物学背景知识，对研究问题进行深入分析和解释，提出科学假设和结论。转录组学的研究可以帮助我们了解诸多重要的生物学信息，包括基因表达的水平、模式和调控机制，揭示基因功能，探索细胞的生理和病理过程，以及研究生物在不同环境条件下的适应性变化等。

𐟧쥟𚥛 芯片与高通量测序的对比 𐟔 在基因研究领域，基因芯片和高通量测序技术是两种重要的工具。它们各有特点，适用于不同的研究场景。 𐟒𛠥Ÿ𚥛 芯片，基于探针与目标序列杂交的原理，能够一次性对大量基因进行筛查。它就像一个封闭的系统，主要对已知序列进行检测，非常适合定量分析。而且，它的实验周期通常更短哦！𐟚€ 𐟓š 高通量测序技术则是一个相对开放的系统，不仅能测到已知的序列，还能发现新的序列。这种技术非常适合研究那些参考序列较少的物种，或者想要发现新的转录本和基因表达的可变剪接等情况。𐟔슊𐟒ᠦ€𛧚„来说，基因芯片和高通量测序技术各有千秋。选择哪种技术，完全取决于你的研究需求和目标。无论你是想要快速了解已知基因的表达情况，还是想要深入探索未知的基因世界，总有一种技术会是你得力的助手！𐟌Ÿ

RNA-seq学习笔记：第一天 ### RNA-seq转录组生信分析学习笔记：第一天 𐟓œ 中心法则 1958年，弗朗西斯ⷥ…‹里克提出了中心法则（Central Dogma），这是生命科学中最基本和最重要的规律。中心法则指明了遗传信息的流动方向：DNA→DNA（DNA的自我复制），DNA→RNA（转录），RNA→蛋白质（翻译）。大多数生命都遵循这一规律。而RNA病毒中，部分存在RNA→RNA（RNA的自我复制），逆转录病毒则存在RNA→DNA（逆转录）。 𐟓š 转录组能解决什么问题转录组广义上指在某一生理条件下，细胞内所有转录产物的集合，包括mRNA、ncRNA、rRNA等；狭义上指所有mRNA的集合。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问题。 𐟔젨𝬥𝕧𛄧š„建库测序流程组织样取样-提取RNA-去除rRNA-打断，选取特定长度的片段（约300bp）反转录-PCR扩增建库-上机测序。去除rRNA的方法有三种：试剂盒去除（适用于原核生物）、加上一个oligo DT的磁珠富集mRNA、捕获，最常用的是第二种。 𐟓ˆ 转录组数据分析流程原始数据的质控-序列比对（有参）/转录本组装（无参）-基因、转录本表达定量-基因表达差异分析。有参和无参转录组数据分析的关注点有所不同。有参指的是测序物种有参考基因组，关注不同状态下的样本表达量差异；无参指的是物种没有参考基因组，更多的关注转录本的拼接。

转录组分析全流程详解，从零开始到数据分析转录组学是生物学领域的重要研究方法，通过分析基因表达水平、模式和调控机制，揭示基因功能，探索细胞的生理和病理过程。以下是转录组分析的详细步骤：样本采集和处理 𐟧ꊩ€‰择合适的生物样本，如细胞、组织或生物体，并进行适当的处理和保存，以确保 RNA 的质量和完整性。 RNA 提取 𐟧스𝿧”褸“门的试剂盒和方法从样本中提取总 RNA，去除蛋白质、DNA 等杂质。 RNA 质量检测 𐟔 通过琼脂糖凝胶电泳、分光光度计等方法检测 RNA 的质量，包括完整性、纯度和浓度。文库构建 𐟓š 将提取的 RNA 反转录为 cDNA，并根据研究目的和技术平台，构建相应的测序文库。测序 𐟓𘊤𝿧”詫˜通量测序技术，如 RNA-seq（RNA 测序），对构建的文库进行测序，产生大量的短序列数据。数据预处理 𐟛 ️ 对测序得到的原始数据进行质量控制和过滤，去除低质量的读段和接头序列等。序列比对 𐟔„ 将处理后的序列与参考基因组或转录组进行比对，确定每个读段的位置和来源。基因表达定量 𐟓Š 计算每个基因或转录本的表达量，常用的指标包括 FPKM（Fragments Per Kilobase of exon per Million fragments mapped）、TPM（Transcripts Per Million）等。差异表达分析 𐟓‰𐟓ˆ 比较不同条件下（如不同组织、疾病状态、处理组等）基因的表达差异，筛选出显著差异表达的基因。功能注释和富集分析 𐟌 对差异表达基因进行功能注释，如基因本体（GO）注释、KEGG 通路分析等，以了解其参与的生物学过程和通路。结果验证 𐟔슩€š过 qRT-PCR（定量逆转录 PCR）等实验方法对部分关键基因的表达进行验证，以确保转录组分析结果的可靠性。数据分析和解释 𐟓ˆ𐟓Š 综合以上结果，结合生物学背景知识，对研究问题进行深入分析和解释，提出科学假设和结论。转录组学的研究可以帮助我们了解诸多重要的生物学信息，揭示基因功能，探索细胞的生理和病理过程，以及研究生物在不同环境条件下的适应性变化等。

牛津纳米孔测序技术详解：从原理到应用牛津纳米孔测序技术是一种革命性的DNA测序方法，它利用纳米孔技术来读取DNA序列。以下是关于这项技术的详细介绍： 𐟔 电阻膜与DNA测序 ONT牛津纳米孔测序技术的核心是电阻膜，通过测量DNA分子在纳米孔中通过时引起的电流变化来推断DNA序列。这种方法适用于各种类型的DNA测序，包括全长cDNA测序、直接RNA测序以及基于连接反应的测序流程。 𐟓– 文库构建流程 ONT文库构建流程包括PCR-CDNA建库测序和直接RNA测序。PCR-CDNA建库测序适用于全长转录本和RNA修饰的研究，而直接RNA测序则可以直接获取RNA序列信息。 𐟔젥Ÿ𚤺Ž转座酶的DNA测序这种方法利用转座酶切割DNA，并在切割过程中加入一段序列。这段序列可以与带有马达蛋白的接头连接，从而实现快速文库构建。基于转座酶的DNA测序适用于超长测序、普通基因组测序、质粒测序和现场测序等多种应用。 𐟚€ 快速建库测序快速建库测序是一种高效的方法，可以在短时间内完成大量样品的测序。通过添加Barcode，可以实现多重样品的同时测序，大大提高了实验效率。 ONT牛津纳米孔测序技术在各个领域都有广泛的应用，无论是全长转录本的研究、RNA修饰的分析，还是基因组测序、质粒测序等，都能提供准确、高效的数据支持。

一文详解microRNA：从基础到前沿今天下午，2024年诺贝尔生理学或医学奖揭晓，颁给了美国科学家Victor Ambros和Gary Ruvkun，以表彰他们在发现微小RNA（microRNA）及其在基因调控中的作用方面做出的开创性贡献。借着这个机会，我们来详细聊聊microRNA。什么是microRNA？𐟤” microRNA是一组由基因组编码的非编码RNA，长度大约在20-23个核苷酸之间。它们通过与靶基因mRNA的碱基配对，引导沉默复合体（RISC）降解mRNA或阻碍其翻译，从而精确地调节基因表达的强度和时间。 microRNA的生物合成过程𐟔슭icroRNA的生物合成过程相当复杂。首先，RNA聚合酶II转录出包含茎环结构的初级转录本（pri-miRNAs），少数pri-miRNAs是由RNA聚合酶III转录的。接着，pri-miRNAs在细胞核内被Ⅲ型核酸内切酶Drosha和辅助因子DGCR8蛋白识别，并在距离pri-miRNA茎环结构分界点约11个碱基处被剪切，形成miRNA前体（pre-miRNAs）。pre-miRNAs通过核孔到细胞质后，在多种蛋白和Ⅲ型核酸内切酶Dicer的作用下形成miRNA双链。最后，miRNA双链与包括Argonaute蛋白的蛋白质复合体结合，形成靶向mRNA的沉默复合体RISC，又称为miRNP。在这个过程中，5′-端碱基配对稳定性较差的链被保留，形成成熟的miRNA，另一条链则会被迅速降解。 microRNA的生物学功能𐟌𑊩š着对microRNA的深入研究，已经在植物、动物和病毒中发现超过20000个microRNA。这些microRNA介导的基因调控在细胞分化、对环境的适应性、人类发育、造血过程、器官形成、细胞增殖和凋亡、脂肪代谢、肿瘤发生以及宿主细胞与病原体的相互作用中发挥关键作用。 microRNA的基础研究思路𐟧 确定研究某种表型中的microRNA：一般来源于测序或者文献调研。建议从microRNA的测序开始研究。明确microRNA在某种感兴趣的表型中的靶基因：预测靶基因一般涉及到Targetscan、miRDB、PicTar等软件预测靶基因3’UTR与microRNA的结合位点。预测到的靶基因成千上万，因此还需要查阅相关文献，进一步确定miRNA和靶基因的靶向关系，这样能够极大程度地增加实验的成功概率。通过实验验证microRNA和靶基因的靶向关系：构建靶基因3’UTR与含有microRNA的结合位点的双荧光素酶报告系统重组质粒，再转染检测荧光值确定靶向关系。通过这些步骤，我们可以更深入地了解microRNA的功能和作用机制，为未来的研究和应用打下基础。

𐟌‹ 解读火山图全攻略 𐟔 𐟧 你是否对火山图感到困惑？别担心，这篇指南将带你轻松解读火山图！ 𐟓Š 火山图在基因组、转录组、代谢组和蛋白质组等数据分析中发挥着重要作用。它直观地展示了研究内容的上调、下调及其数量。 𐟒ᠨ磨ﻥ…𓩔𙯼š 1️⃣ 纵轴代表-log10(P-value)，经过DESeq2计算和Benjamini-Hochberg校正，阈值通常设定为-log10(P-value) < 0.05。 2️⃣ 横轴是log2 fold change，图中展示的阈值是绝对值大于1，但实际阈值可根据需求调整。 3️⃣ 颜色代表变化方向：红色表示上调，蓝色表示下调，灰色表示无意义。 𐟔젩€š过火山图，我们可以清晰地看到哪些基因、转录本、代谢物或蛋白质表现出显著的上调或下调。这对于科研工作者来说，是进行数据分析和解读的重要工具。 𐟒ᠧŽ𐥜诼Œ你是否对火山图有了更深入的了解呢？快去试试吧！

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