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轉(zhuǎn)錄組指某一生理條件下，細胞內(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任意物種的整體轉(zhuǎn)錄活動進行檢測，在分析轉(zhuǎn)錄本的結(jié)構(gòu)和表達水平的同時，還能發(fā)現(xiàn)未知轉(zhuǎn)錄本和稀有轉(zhuǎn)錄本，精確地識別可變剪切位點以及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方法，它不僅可以獲取de novo的轉(zhuǎn)錄本，同時可以檢測轉(zhuǎn)錄本的絕對表達量和差異表達分析（針對不同處理組或時間序列的試驗設(shè)計）。
一、技術(shù)路線和方法：

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
過濾低質(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Reads在基因組上的定位信息。
Part02：轉(zhuǎn)錄本表達量計算
RNA-Seq可以得到遠多于基因芯片的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ORF，而且Reads的覆蓋度和RNA在細胞中的豐度具有相關(guān)性。統(tǒng)計單個ORF的Reads覆蓋度可以得到此ORF的相對表達量。
Part03：基因表達量差異分析
Part04：（差異）基因GO分類
Part05：（差異）基因Pathway分類
2.2 高級數(shù)據(jù)分析
Part06：可變剪切預(yù)測
我們使用TopHat（Cole Trapnell et al. 2009）軟件進行可變剪切的預(yù)測分析。
Part07：新轉(zhuǎn)錄本預(yù)測
Part08：反義轉(zhuǎn)錄本預(yù)測
Part09：SNP、Indel和Mutation變異體注釋
為了獲取較為準確的SNP、Indel和Mutation數(shù)據(jù)，通過變異過濾系統(tǒng)進行過濾, 主要的過濾策略為:

• 去除在某一位點上reads覆蓋度過低(<20×)或者過高(>5000×)的SNP。
• 每一個非參考等位位點上的獨立的reads必需大于3（同一個克隆的reads的起始位點相同）。
• 每一個非參考等位位點至少有20%的覆蓋度。
• 統(tǒng)計SNP、Indel和Mutation在基因組上分布。
• 根據(jù)分布計算得到的新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、測序平臺

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