轉錄組學，基因組學，蛋白質組學的區別：蛋白組學針對的是全體蛋白，組要以2D-Gel和質譜為主，分為top-down和bottom-up分析方法。理念和基因組類似，將蛋白用特定的物料化學手段分解成小肽段，在通過質量反推蛋白序列，之后進行搜索，標識已知未知的蛋白序列。轉錄組學研究的是某個時間點的mRNA總和，可以用芯片，也可以用測序。芯片是用已知的基因探針，測序則有可能發現新的mRNA。基因組學研究的主要是基因組DNA，使用方法目前以二代測序為主，將基因組拆成小片段后再用生物信息學算法進行迭代組裝。當然這只是第1步，隨后還有繁瑣的基因注釋等數據分析工作。轉錄組學可以對任意物種進行全基因組分析。貴州IncRNA轉錄組學質譜分析

單細胞RNA-seq轉錄組學工作流程：單細胞RNA測序等高通量單細胞轉錄組學技術通常從針對不同瘤和組織類型（解離、分選和分離細胞等）量身定制的實驗工作流程開始，然后產生可以比對的序列，量化、質量控制(QC)過濾和以不同方式標準化，以實現許多下游計算分析，例如聚類分析以識別轉錄不同的細胞類型和亞群，等位基因分析以識別單核苷酸變異（SNV，用星號表示）或拷貝數變體（CNV）、軌跡分析、剪接檢測或瘤的微環境（TME）相互作用的推斷中。單細胞轉錄組學數據的分析通常因精心設計的研究設計而變得復雜，這些設計可能包括來自患病和未患病個體的樣本、在不同時間點（例如，診療前和診療后）收集的同一個人的多個樣本，或來自表現出不同疾病狀態的不同個體的多個樣本。這樣的研究設計可以發現患者共享的轉錄特征，這些特征可能定義疾病中常見的干擾分子途徑。宏轉錄學組質譜鑒定轉錄組學包括：mRNA、ncRNA、rRNA等。

轉錄組分析是目前應用比較廣的高通量測序分析技術之一。常見設計是不同樣品之間比較，尋找差異基因、標志基因、協同變化基因、差異剪接和新轉錄本，并進行結果可視化、功能注釋和網絡分析等。轉錄組的測序分析也相對成熟，從RNA提取、構建文庫、上機測序再到結果解析既可以自己完成，又可以在專業公司進行。概括來看轉錄組的分析流程比較簡單，序列比對-轉錄本拼接(可選)-表達定量-差異基因-功能富集-定制分析。整個環節清晰流暢，可以作為剛開始接觸高通量測序學習比較合適的技術之一。

轉錄組學即特定細胞在某一功能狀態下轉錄出來的所有RNA的總和，包括mRNA和非編碼RNA。轉錄組學（transcriptomics），是一門在整體水平上研究細胞中基因轉錄的情況及轉錄調控規律的學科。簡而言之，轉錄組學是從RNA水平研究基因表達的情況。轉錄組即一個活細胞所能轉錄出來的所有RNA的總和，是研究細胞表型和功能的一個重要手段。轉錄組學（transcriptomics），是一門在整體水平上研究細胞中基因轉錄的情況及轉錄調控規律的學科。簡而言之，轉錄組學是從RNA水平研究基因表達的情況。轉錄組是干什么用的，和表達譜有什么區別？

轉錄組測序推薦的測序數據量？轉錄組測序所需數據量與所研究物種的基因組大小有關，基因組越大，則所需數據量越大。按照我們的經驗來說：常規物種一般建議6G數據即可；基因組較大的物種推薦8G以上數據，比如：小麥建議10G數據起，甘蔗、甘薯建議至少8G數據。轉錄組測序必須做生物學重復么？需要幾個重復？生物學重復是生物實驗所必須的，轉錄組測序也不例外，至少3 次生物學重復。準備生物重復樣品時，通過對實驗的預先設計和控制，盡可能將與實驗處理無關的背景條件控制在同一水平，減少批次效應對結果的影響。轉錄組學測序樣品純度要求，OD值應在1.8至2.2之間。宏轉錄學組質譜鑒定

轉錄組學可應用于炎癥發生機制的發現及干預。貴州IncRNA轉錄組學質譜分析

全長轉錄組學測序：由于在轉錄組研究中通常所使用的第二代測序技術具有測序讀長的限制，因此在進行測序之前，需要先將樣本的mRNA打碎為小片段，之后再通過與參考基因組比對或拼接的方式識別轉錄本，這就會造成一定的錯誤比例，同時在也很難區分單堿基水平的差異。全長轉錄組測序的優勢：1、全方面鑒定可變剪切；2、發現更多新基因；3、有效改善基因組注釋；4、鑒定更多的LncRNA；5、準確定位融合基因。研究思路：由于全長轉錄組測序是基于第三代測序技術，因而其成本依然較高，如果全部研究項目均基于全長轉錄組，通常來說很難承擔，因此，全長轉錄組測序一般與普通轉錄組測序相結合。貴州IncRNA轉錄組學質譜分析