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轉(zhuǎn)錄調(diào)控測(cè)序

轉(zhuǎn)錄組測(cè)序利用高通量技術(shù)分析特定發(fā)育階段或生理?xiàng)l件下細(xì)胞內(nèi)所有RNA產(chǎn)物，具有時(shí)間、組織和空間特異性，能快速獲取特定狀態(tài)下所有轉(zhuǎn)錄本的序列和表達(dá)信息。該技術(shù)深入分析基因表達(dá)水平，發(fā)現(xiàn)低豐度基因、新型轉(zhuǎn)錄本和異構(gòu)體，有助于解析基因表達(dá)調(diào)控和探索基因結(jié)構(gòu)變異。泓迅生物依托先進(jìn)的高通量測(cè)序技術(shù)和專業(yè)轉(zhuǎn)錄組分析團(tuán)隊(duì)，提供多種類型的轉(zhuǎn)錄調(diào)控測(cè)序服務(wù)，全面支持生物學(xué)研究需求。

服務(wù)優(yōu)勢(shì)

個(gè)性化分析方案定制
一對(duì)一完善的售前售后服務(wù)
嚴(yán)格質(zhì)控，快速交付

服務(wù)詳情

? 全長(zhǎng)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序查看詳細(xì)

基于PacBio三代測(cè)序平臺(tái)的全長(zhǎng)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序（Iso-Seq）技術(shù)，能夠直接捕獲mRNA的全長(zhǎng)序列，從而更精確地解讀mRNA的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。該技術(shù)有效解決了無(wú)參考基因組物種轉(zhuǎn)錄本拼接短、信息缺失的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了全長(zhǎng)mRNA序列的準(zhǔn)確獲取，實(shí)現(xiàn)同源異構(gòu)體分析，單堿基變異檢測(cè)，可變剪接分析，同源基因識(shí)別及等位基因識(shí)別。

分析內(nèi)容
1. RoI序列統(tǒng)計(jì) 2. RoI序列長(zhǎng)度分布 3. RoI序列質(zhì)量分布 4. RoI Number of Passes分布 5. 轉(zhuǎn)錄本分類 6. 聚類與校正 7. 比對(duì)及進(jìn)一步聚類 8. Known Isoforms注釋匯總 9. Known Isoforms Go注釋統(tǒng)計(jì) 10. Known Isoforms KEGG注釋統(tǒng)計(jì) 11. Known Isoforms eggNOG注釋統(tǒng)計(jì) 12. Novel Isoforms注釋匯總 13. Novel Isoforms NR注釋統(tǒng)計(jì) 14. Novel Isoforms GO注釋統(tǒng)計(jì) 15. Novel Isoforms KEGG注釋統(tǒng)計(jì)	16. Discarded Isoforms eggNOG注釋統(tǒng)計(jì) 17. Discarded Isoforms注釋匯總 18. Discarded Isoforms NR注釋統(tǒng)計(jì) 19. Discarded Isoforms GO注釋統(tǒng)計(jì) 20. Discarded Isoforms KEGG注釋統(tǒng)計(jì) 21. Discarded Isoforms eggNOG注釋統(tǒng)計(jì) 22. 融合基因分析 23. 基因結(jié)構(gòu)優(yōu)化 24. SNP分析 25. 可變剪切分析 26. 基因表達(dá)量統(tǒng)計(jì)（結(jié)合二代測(cè)序數(shù)據(jù)） 27. 基因表達(dá)差異分析（結(jié)合二代測(cè)序數(shù)據(jù)） 28. 表達(dá)差異基因GO富集分析（結(jié)合二代測(cè)序數(shù)據(jù)） 29. 表達(dá)差異基因KEGG通路富集分析（結(jié)合二代測(cè)序數(shù)據(jù)） 30. 表達(dá)差異基因聚類分析（結(jié)合二代測(cè)序數(shù)據(jù)）

分析內(nèi)容

1. RoI序列統(tǒng)計(jì)
2. RoI序列長(zhǎng)度分布
3. RoI序列質(zhì)量分布
4. RoI Number of Passes分布
5. 轉(zhuǎn)錄本分類
6. 聚類與校正
7. 比對(duì)及進(jìn)一步聚類
8. Known Isoforms注釋匯總
9. Known Isoforms Go注釋統(tǒng)計(jì)
10. Known Isoforms KEGG注釋統(tǒng)計(jì)
11. Known Isoforms eggNOG注釋統(tǒng)計(jì)
12. Novel Isoforms注釋匯總
13. Novel Isoforms NR注釋統(tǒng)計(jì)
14. Novel Isoforms GO注釋統(tǒng)計(jì)
15. Novel Isoforms KEGG注釋統(tǒng)計(jì)

16. Discarded Isoforms eggNOG注釋統(tǒng)計(jì)
17. Discarded Isoforms注釋匯總
18. Discarded Isoforms NR注釋統(tǒng)計(jì)
19. Discarded Isoforms GO注釋統(tǒng)計(jì)
20. Discarded Isoforms KEGG注釋統(tǒng)計(jì)
21. Discarded Isoforms eggNOG注釋統(tǒng)計(jì)
22. 融合基因分析
23. 基因結(jié)構(gòu)優(yōu)化
24. SNP分析
25. 可變剪切分析
26. 基因表達(dá)量統(tǒng)計(jì)（結(jié)合二代測(cè)序數(shù)據(jù)）
27. 基因表達(dá)差異分析（結(jié)合二代測(cè)序數(shù)據(jù)）
28. 表達(dá)差異基因GO富集分析（結(jié)合二代測(cè)序數(shù)據(jù)）
29. 表達(dá)差異基因KEGG通路富集分析（結(jié)合二代測(cè)序數(shù)據(jù)）
30. 表達(dá)差異基因聚類分析（結(jié)合二代測(cè)序數(shù)據(jù)）

? 全轉(zhuǎn)錄組測(cè)序 查看詳細(xì)

全轉(zhuǎn)錄組是特定細(xì)胞或組織在特定功能狀態(tài)下所有RNA產(chǎn)物（如mRNA、LncRNA、CircRNA和microRNA）的集合。全轉(zhuǎn)錄組測(cè)序能夠單獨(dú)分析這些RNA類型，也能進(jìn)行多種RNA的聯(lián)合分析和內(nèi)源競(jìng)爭(zhēng)性RNA整合分析，以及分子標(biāo)記篩選，從而探索其潛在的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)機(jī)制并揭示轉(zhuǎn)錄調(diào)控問(wèn)題。該技術(shù)主要應(yīng)用于免疫機(jī)制、疾病研究、發(fā)育進(jìn)化、致病機(jī)理和藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域。

分析內(nèi)容
1. 數(shù)據(jù)過(guò)濾與統(tǒng)計(jì) 2. 參考序列比對(duì)分析 2.1 比對(duì)結(jié)果統(tǒng)計(jì) 2.2 轉(zhuǎn)錄組整體質(zhì)量評(píng)估 3. mRNA分析 3.1 mRNA表達(dá)分析 3.2 mRNA差異表達(dá)分析 3.3 差異mRNAGO和KEGG富集分析 3.4 差異表達(dá)基因蛋白互作網(wǎng)絡(luò)分析 3.5 外顯子表達(dá)差異分析 4. LncRNA靶基因GO富集分析 4.1 lncRNA鑒定 4.2 lncRNA表達(dá)分析 4.3 lncRNA差異表達(dá)分析 4.4 差異lncRNA靶基因預(yù)測(cè) 4.5 差異lncRNA靶基因GO和KEGG富集分析 4.6 lncRNA與mRNA比較分析 4.7 差異lncRNA與差異靶基因互作分析	5. circRNA分析 5.1 circRNA識(shí)別分析 5.2 circRNA表達(dá)定量 5.3 circRNA差異表達(dá)分析 5.4 circRNA來(lái)源基因的GO和KEGG富集分析 6. miRNA分析 6.1 miRNA表達(dá)定量 6.2 miRNA差異表達(dá)分析 6.3 miRNA靶基因的GO和KEGG富集分析 6.4 lncRNA與miRNA互作分析 6.5 circRNA與miRNA互作分析 7. 聯(lián)合分析 7.1 mRNA+lncRNA+circRNA+miRNA聯(lián)合分析 7.2 mRNA+lncRNA+circRNA+miRNA基因組圈圖 7.3 組間共有特有差異mRNA+lncRNA+circRNA+miRNA可視化 7.4 mRNA+lncRNA+circRNA+miRNA可視化平臺(tái)搭建 7.5 mRNA+lncRNA+circRNA+miRNA共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析 8. ceRNA分析

分析內(nèi)容

1. 數(shù)據(jù)過(guò)濾與統(tǒng)計(jì)
2. 參考序列比對(duì)分析
  2.1 比對(duì)結(jié)果統(tǒng)計(jì)
  2.2 轉(zhuǎn)錄組整體質(zhì)量評(píng)估
3. mRNA分析
  3.1 mRNA表達(dá)分析
  3.2 mRNA差異表達(dá)分析
  3.3 差異mRNAGO和KEGG富集分析
  3.4 差異表達(dá)基因蛋白互作網(wǎng)絡(luò)分析
  3.5 外顯子表達(dá)差異分析
4. LncRNA靶基因GO富集分析
  4.1 lncRNA鑒定
  4.2 lncRNA表達(dá)分析
  4.3 lncRNA差異表達(dá)分析
  4.4 差異lncRNA靶基因預(yù)測(cè)
  4.5 差異lncRNA靶基因GO和KEGG富集分析
  4.6 lncRNA與mRNA比較分析
  4.7 差異lncRNA與差異靶基因互作分析

5. circRNA分析
  5.1 circRNA識(shí)別分析
  5.2 circRNA表達(dá)定量
  5.3 circRNA差異表達(dá)分析
  5.4 circRNA來(lái)源基因的GO和KEGG富集分析
6. miRNA分析
  6.1 miRNA表達(dá)定量
  6.2 miRNA差異表達(dá)分析
  6.3 miRNA靶基因的GO和KEGG富集分析
  6.4 lncRNA與miRNA互作分析
  6.5 circRNA與miRNA互作分析
7. 聯(lián)合分析
  7.1 mRNA+lncRNA+circRNA+miRNA聯(lián)合分析
  7.2 mRNA+lncRNA+circRNA+miRNA基因組圈圖
  7.3 組間共有特有差異mRNA+lncRNA+circRNA+miRNA可視化
  7.4 mRNA+lncRNA+circRNA+miRNA可視化平臺(tái)搭建
  7.5 mRNA+lncRNA+circRNA+miRNA共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析
8. ceRNA分析

? 真核轉(zhuǎn)錄組測(cè)序查看詳細(xì)

真核轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，針對(duì)特定組織或細(xì)胞在特定狀態(tài)下轉(zhuǎn)錄的所有mRNA進(jìn)行測(cè)序，分為有參與無(wú)參兩類。有參測(cè)序通過(guò)與參考基因組比對(duì)，快速分析mRNA序列、豐度及基因結(jié)構(gòu)，預(yù)測(cè)新轉(zhuǎn)錄本。無(wú)參測(cè)序則拼接出unigene作為參考，研究轉(zhuǎn)錄水平變化。該技術(shù)已廣泛應(yīng)用于基礎(chǔ)研究、分子育種、臨床診斷和藥物研發(fā)等領(lǐng)域。

分析內(nèi)容
有參考 1. 數(shù)據(jù)質(zhì)控及統(tǒng)計(jì) 2. 參考基因組比對(duì) 3. 定量分析 3.1 定量結(jié)果 3.2 表達(dá)水平分布 3.3 相關(guān)性分析 4. 差異分析 4.1 差異基因 4.2 差異基因火山圖 4.3 差異基因聚類 5. GO/KEGG/Reactome富集分析 5.1 GO功能富集 5.2 通路富集結(jié)果 5.3 通路富集柱狀圖與散點(diǎn)圖 5.4 KEGG富集通路圖 5.5 Reactome富集分析 6. 差異可變剪切分析	無(wú)參考 1. 數(shù)據(jù)質(zhì)控及統(tǒng)計(jì) 2. 組裝 3. 定量分析 3.1 定量結(jié)果 3.2 表達(dá)水平分布 3.3 相關(guān)性分析 4. 差異分析 4.1 差異基因 4.2 差異基因火山圖 4.3 差異基因聚類 5. GO/KEGG/Reactome富集分析 5.1 GO功能富集 5.2 通路富集結(jié)果 5.3 通路富集柱狀圖與散點(diǎn)圖 5.4 KEGG富集通路圖 5.5 Reactome富集分析

分析內(nèi)容

有參考
1. 數(shù)據(jù)質(zhì)控及統(tǒng)計(jì)
2. 參考基因組比對(duì)
3. 定量分析
  3.1 定量結(jié)果
  3.2 表達(dá)水平分布
  3.3 相關(guān)性分析
4. 差異分析
  4.1 差異基因
  4.2 差異基因火山圖
  4.3 差異基因聚類
5. GO/KEGG/Reactome富集分析
  5.1 GO功能富集
  5.2 通路富集結(jié)果
  5.3 通路富集柱狀圖與散點(diǎn)圖
  5.4 KEGG富集通路圖
  5.5 Reactome富集分析
6. 差異可變剪切分析

無(wú)參考
1. 數(shù)據(jù)質(zhì)控及統(tǒng)計(jì)
2. 組裝
3. 定量分析
  3.1 定量結(jié)果
  3.2 表達(dá)水平分布
  3.3 相關(guān)性分析
4. 差異分析
  4.1 差異基因
  4.2 差異基因火山圖
  4.3 差異基因聚類
5. GO/KEGG/Reactome富集分析
  5.1 GO功能富集
  5.2 通路富集結(jié)果
  5.3 通路富集柱狀圖與散點(diǎn)圖
  5.4 KEGG富集通路圖
  5.5 Reactome富集分析

備注：人的樣品還可以分析融合基因，新轉(zhuǎn)錄本預(yù)測(cè)，轉(zhuǎn)錄因子分析和蛋白互作分析等。

? 原核轉(zhuǎn)錄組測(cè)序查看詳細(xì)

原核轉(zhuǎn)錄組測(cè)序依托Illumina測(cè)序平臺(tái)，構(gòu)建鏈特異性文庫(kù)，研究原核生物在特定時(shí)期或特定環(huán)境條件下轉(zhuǎn)錄生成的全部mRNA，進(jìn)而識(shí)別出具有關(guān)鍵功能的基因。鑒于原核生物mRNA缺乏polyA尾結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，我們采用去除rRNA的策略來(lái)構(gòu)建高質(zhì)量的測(cè)序文庫(kù)。

分析內(nèi)容
1. 數(shù)據(jù)過(guò)濾與統(tǒng)計(jì) 2. 參考序列比對(duì)分析 2.1 比對(duì)結(jié)果統(tǒng)計(jì) 2.2 比對(duì)結(jié)果可視化 2.3 基因組區(qū)域分布 2.4 轉(zhuǎn)錄組整體質(zhì)量評(píng)估 3. 新轉(zhuǎn)錄本預(yù)測(cè) 4. 基因表達(dá)量分析 4.1 不同樣品表達(dá)量對(duì)比 4.2 樣本相關(guān)性分析	4.3 樣品主成分分析 5. 基因表達(dá)差異分析 5.1 差異表達(dá)分析 5.2 組間差異基因venn/花瓣圖 5.3 差異基因表達(dá)M-A 圖 5.4 差異基因表達(dá)火山圖 5.5 差異基因聚類熱圖 6. 差異基因GO 和KEGG 富集分析 6.1 差異表達(dá)基因GO 富集分析 6.2 差異表達(dá)基因KEGG 富集分析

分析內(nèi)容

1. 數(shù)據(jù)過(guò)濾與統(tǒng)計(jì)
2. 參考序列比對(duì)分析
  2.1 比對(duì)結(jié)果統(tǒng)計(jì)
  2.2 比對(duì)結(jié)果可視化
  2.3 基因組區(qū)域分布
  2.4 轉(zhuǎn)錄組整體質(zhì)量評(píng)估
3. 新轉(zhuǎn)錄本預(yù)測(cè)
4. 基因表達(dá)量分析
  4.1 不同樣品表達(dá)量對(duì)比
  4.2 樣本相關(guān)性分析

  4.3 樣品主成分分析
5. 基因表達(dá)差異分析
  5.1 差異表達(dá)分析
  5.2 組間差異基因venn/花瓣圖
  5.3 差異基因表達(dá)M-A 圖
  5.4 差異基因表達(dá)火山圖
  5.5 差異基因聚類熱圖
6. 差異基因GO 和KEGG 富集分析
  6.1 差異表達(dá)基因GO 富集分析
  6.2 差異表達(dá)基因KEGG 富集分析

? LncRNA測(cè)序查看詳細(xì)

長(zhǎng)鏈非編碼RNA（LncRNA）是長(zhǎng)度大于 200 個(gè)核苷酸的非編碼 RNA（不含 rRNA），在劑量補(bǔ)償效應(yīng)、表觀遺傳調(diào)控、細(xì)胞周期調(diào)控和細(xì)胞分化調(diào)控等關(guān)鍵生命活動(dòng)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。通過(guò) LncRNA 測(cè)序，可以高效地獲得與特定生物學(xué)過(guò)程或疾病相關(guān)的LncRNA表達(dá)變化信息，從而促進(jìn)對(duì)LncRNA在這些過(guò)程中作用機(jī)制的深入研究。

分析內(nèi)容
1. 數(shù)據(jù)質(zhì)控及統(tǒng)計(jì) 2. 序列比對(duì)與拼接 2.1 Reads與參考基因組比對(duì)情況統(tǒng)計(jì) 2.2 Reads在染色體上的密度分布情況 2.3 Reads在已知類型的基因分布情況 3. SNP和Indel分析 4. 可變剪切分析 4.1 可變剪切分類和數(shù)量統(tǒng)計(jì) 4.2 可變剪切結(jié)構(gòu)和表達(dá)量統(tǒng)計(jì) 5. 轉(zhuǎn)錄本拼接 6. lncRNA篩選 6.1 LncRNA篩序結(jié)果 6.1.1 LncRNA 篩選統(tǒng)計(jì)圖 6.1.2 編碼潛能篩選維恩圖 6.2 LncRNA特征分析 6.3 篩選lncRNA分類情況 6.3.1 LncRNA 與 mRNA 的長(zhǎng)度比較分析	6.3.2 LncRNA 與 mRNA exon 數(shù)目比較 6.3.3 LncRNA 與 mRNA ORF 長(zhǎng)度比較 7. 定量分析 7.1 定量結(jié)果展示 7.2 不同類型轉(zhuǎn)錄本表達(dá)水平比較 7.3 不同試驗(yàn)條件下表達(dá)水平比較 7.4 樣品間表達(dá)相關(guān)性檢查 8. 差異表達(dá)分析 8 .1 差異表達(dá)分析結(jié)果 8.2 差異表達(dá)轉(zhuǎn)錄本火山圖 8.3 差異表達(dá)轉(zhuǎn)錄本染色體分布 8.4 差異表達(dá)轉(zhuǎn)錄本聚類分析 9. LncRNA靶向mRNA預(yù)測(cè) 10. GO富集分析 11. KEGG富集分析 12. 蛋白互作網(wǎng)絡(luò)分析

分析內(nèi)容

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)控及統(tǒng)計(jì)
2. 序列比對(duì)與拼接
  2.1 Reads與參考基因組比對(duì)情況統(tǒng)計(jì)
  2.2 Reads在染色體上的密度分布情況
  2.3 Reads在已知類型的基因分布情況
3. SNP和Indel分析
4. 可變剪切分析
  4.1 可變剪切分類和數(shù)量統(tǒng)計(jì)
  4.2 可變剪切結(jié)構(gòu)和表達(dá)量統(tǒng)計(jì)
5. 轉(zhuǎn)錄本拼接
6. lncRNA篩選
  6.1 LncRNA篩序結(jié)果
    6.1.1 LncRNA 篩選統(tǒng)計(jì)圖
    6.1.2 編碼潛能篩選維恩圖
  6.2 LncRNA特征分析
  6.3 篩選lncRNA分類情況
    6.3.1 LncRNA 與 mRNA 的長(zhǎng)度比較分析

    6.3.2 LncRNA 與 mRNA exon 數(shù)目比較
    6.3.3 LncRNA 與 mRNA ORF 長(zhǎng)度比較
7. 定量分析
  7.1 定量結(jié)果展示
  7.2 不同類型轉(zhuǎn)錄本表達(dá)水平比較
  7.3 不同試驗(yàn)條件下表達(dá)水平比較
  7.4 樣品間表達(dá)相關(guān)性檢查
8. 差異表達(dá)分析
8  .1 差異表達(dá)分析結(jié)果
  8.2 差異表達(dá)轉(zhuǎn)錄本火山圖
  8.3 差異表達(dá)轉(zhuǎn)錄本染色體分布
  8.4 差異表達(dá)轉(zhuǎn)錄本聚類分析
9. LncRNA靶向mRNA預(yù)測(cè)
10. GO富集分析
11. KEGG富集分析
12. 蛋白互作網(wǎng)絡(luò)分析

? Small RNA測(cè)序查看詳細(xì)

Small RNA（18-30nt）是一類重要的體內(nèi)調(diào)節(jié)分子，主要包括 miRNA、 siRNA 和 piRNA。Small RNA測(cè)序采用Illumina測(cè)序平臺(tái)，能夠研究特定物種組織的已知Small RNA，發(fā)現(xiàn)新的物種或組織特異Small RNA，并預(yù)測(cè)其靶基因。這項(xiàng)技術(shù)為探究Small RNA功能及基因調(diào)控機(jī)制提供了有效手段，已在動(dòng)植物研究和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

分析內(nèi)容
數(shù)據(jù)質(zhì)控與統(tǒng)計(jì) 2. miRNA預(yù)測(cè) 3. miRNA 靶基因預(yù)測(cè) 4. miRNA表達(dá)分析 4.1 不同樣品表達(dá)量對(duì)比 4.2 樣本相關(guān)性分析 4.3 樣品主成分分析	5. miRNA 差異表達(dá)分析 5.1 miRNA 差異表達(dá)分析 5.2 差異 miRNA 火山圖 5.3 差異 miRNA 表達(dá) M-A 圖 5.4 差異 miRNA 聚類熱圖 6. 差異表達(dá) miRNA 靶基因的 GO 和 KEGG 富集分析 6.1 差異表達(dá) miRNA 靶基因 GO 富集分析 6.2 差異表達(dá) miRNA 靶基因 KEGG 富集分析

? 宏轉(zhuǎn)錄組測(cè)序查看詳細(xì)

宏轉(zhuǎn)錄組學(xué)（Metatranscriptomics）的研究對(duì)象是微生物組mRNA，在獲取微生物組總RNA并去除rRNA之后，反轉(zhuǎn)錄為cDNA，并構(gòu)建合適長(zhǎng)度的插入片段文庫(kù)，對(duì)這些文庫(kù)進(jìn)行雙端高通量測(cè)序，從而能定量整個(gè)菌群中具有活性的物種組成及其對(duì)應(yīng)功能的表達(dá)水平，進(jìn)而鎖定菌群中的關(guān)鍵生物標(biāo)記物、闡明其生物學(xué)意義。

分析內(nèi)容
數(shù)據(jù)質(zhì)控與統(tǒng)計(jì) 2. miRNA預(yù)測(cè) 3. miRNA 靶基因預(yù)測(cè) 4. miRNA表達(dá)分析 4.1 不同樣品表達(dá)量對(duì)比 4.2 樣本相關(guān)性分析 4.3 樣品主成分分析	5. miRNA 差異表達(dá)分析 5.1 miRNA 差異表達(dá)分析 5.2 差異 miRNA 火山圖 5.3 差異 miRNA 表達(dá) M-A 圖 5.4 差異 miRNA 聚類熱圖 6. 差異表達(dá) miRNA 靶基因的 GO 和 KEGG 富集分析 6.1 差異表達(dá) miRNA 靶基因 GO 富集分析 6.2 差異表達(dá) miRNA 靶基因 KEGG 富集分析

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常見(jiàn)問(wèn)題

轉(zhuǎn)錄組測(cè)序與基因組測(cè)序有何不同?

轉(zhuǎn)錄組測(cè)序?qū)Ｗ⒂诜治霰磉_(dá)的RNA，即細(xì)胞中的轉(zhuǎn)錄本，而基因組測(cè)序則是分析DNA序列，包括不會(huì)轉(zhuǎn)錄成RNA的區(qū)域。轉(zhuǎn)錄組測(cè)序結(jié)果反映的是基因的動(dòng)態(tài)表達(dá)情況，而基因組測(cè)序則提供遺傳信息的靜態(tài)藍(lán)圖。

轉(zhuǎn)錄組測(cè)序有哪些常見(jiàn)的技術(shù)平臺(tái)？

常見(jiàn)的轉(zhuǎn)錄組測(cè)序技術(shù)平臺(tái)包括Illumina HiSeq、NovaSeq和BioNano Genomics等。Illumina平臺(tái)因其高通量和高準(zhǔn)確性而廣泛應(yīng)用于轉(zhuǎn)錄組測(cè)序。

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