轉(zhuǎn)錄組指某一生理?xiàng)l件下，細(xì)胞內(nèi)所有轉(zhuǎn)錄產(chǎn)物的集合。轉(zhuǎn)錄組是連接基因組遺傳信息與生物功能的蛋白質(zhì)組的必然紐帶，轉(zhuǎn)錄水平的調(diào)控是目前研究最多的，也是生物體最重要的調(diào)控方式。RNA-Seq能夠在單核苷酸水平對(duì)任意物種的整體轉(zhuǎn)錄活動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)，在分析轉(zhuǎn)錄本的結(jié)構(gòu)和表達(dá)水平的同時(shí)，還能發(fā)現(xiàn)未知轉(zhuǎn)錄本和稀有轉(zhuǎn)錄本，精確地識(shí)別可變剪切位點(diǎn)以及cSNP（編碼序列單核苷酸多態(tài)性），是獲取轉(zhuǎn)錄組情況的有效高通量試驗(yàn)方法，它不僅可以獲取de novo的轉(zhuǎn)錄本，同時(shí)可以檢測(cè)轉(zhuǎn)錄本的絕對(duì)表達(dá)量和差異表達(dá)分析（針對(duì)不同處理組或時(shí)間序列的試驗(yàn)設(shè)計(jì)）。

一、技術(shù)路線(xiàn)和方法：

二、生物信息學(xué)分析
2.1 基本數(shù)據(jù)分析
Part01：基因組定位及統(tǒng)計(jì)
過(guò)濾低質(zhì)量序列，一般將質(zhì)量低于20的替換為N。然后使用MAQ、bowtie等Mapping軟件將序列定位到基因組上，統(tǒng)計(jì)Reads在基因組上的定位信息。
Part02：轉(zhuǎn)錄本表達(dá)量計(jì)算
RNA-Seq可以得到遠(yuǎn)多于基因芯片的RNA數(shù)據(jù)以及擁有發(fā)現(xiàn)新轉(zhuǎn)錄本能力。大量的Reads可以定位到同一個(gè)ORF，而且Reads的覆蓋度和RNA在細(xì)胞中的豐度具有相關(guān)性。統(tǒng)計(jì)單個(gè)ORF的Reads覆蓋度可以得到此ORF的相對(duì)表達(dá)量。
Part03：基因表達(dá)量差異分析
Part04：（差異）基因GO分類(lèi)
Part05：（差異）基因Pathway分類(lèi)
2.2 高級(jí)數(shù)據(jù)分析
Part06：可變剪切預(yù)測(cè)
我們使用TopHat（Cole Trapnell et al. 2009）軟件進(jìn)行可變剪切的預(yù)測(cè)分析。
Part07：新轉(zhuǎn)錄本預(yù)測(cè)
Part08：反義轉(zhuǎn)錄本預(yù)測(cè)
Part09：SNP、Indel和Mutation變異體注釋
為了獲取較為準(zhǔn)確的SNP、Indel和Mutation數(shù)據(jù)，通過(guò)變異過(guò)濾系統(tǒng)進(jìn)行過(guò)濾, 主要的過(guò)濾策略為:

• 去除在某一位點(diǎn)上reads覆蓋度過(guò)低(<20×)或者過(guò)高(>5000×)的SNP。
• 每一個(gè)非參考等位位點(diǎn)上的獨(dú)立的reads必需大于3（同一個(gè)克隆的reads的起始位點(diǎn)相同）。
• 每一個(gè)非參考等位位點(diǎn)至少有20%的覆蓋度。
• 統(tǒng)計(jì)SNP、Indel和Mutation在基因組上分布。
• 根據(jù)分布計(jì)算得到的新SNP、Indel和Mutation的可信度。

Part10 ：基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
Part11 ：蛋白互作網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

三、測(cè)序平臺(tái)