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生物化學與分子生物學/轉錄物組學

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組學與系統生物醫學 - 基因組學 - 轉錄物組學 - 蛋白質組學 - 代謝組學 - 其他組學 - 系統生物醫學及其應用
轉錄物組(transcriptome)指生命單元所能轉錄出來的全部轉錄本,包括mRNA、rRNA、tRNA和其他非編碼RNA。因此,轉錄物組學(transcriptomics)是在整體水平上研究細胞編碼基因(編碼RNA和蛋白質)轉錄產生的全部轉錄物的種類、結構和功能及其相互作用的科學。與基因組相比,轉錄物 組最大的特點是受到內外多種因素的調節,因而是動態可變的。這同時也決定了它最大的魅力在於揭示不同物種、不同個體、不同細胞、不同發育階段和不同生理病理狀態下的基因差異表達的信息。

轉錄物組學全面分析基因表達譜

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轉錄物組學是基因組功能研究的一個重要部分,它上承基因組,下接蛋白質組,其主要內容為大 規模基因表達譜分析和功能注釋。
大規模表達譜或全景式表達譜(global expression profile)是生物體(組織、細胞)在某一狀態下基 因表達的整體狀況。長期以來,基因功能的研究通常採用基因的差異表達方法,效率低,無法滿足大規模功能基因組研究的需要。利用近年來建立起來整體性基因表達分析如微陣列(或芯片)、表達系列分析和大規模平行信號測序系統等技術,可以同時監控成於上萬個基因在不同狀態(如生理、病理、發育不同時期、誘導刺激等)下的表達變化,從而推斷基因間的相互作用,揭示基因與疾病發生、發展的內在關係。

轉錄物組研究採用整體性分析技術

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任何一種細胞在特定條件下所表達的基因種類和數量都有特定的模式,稱為基因表達譜,它決定着細胞的生物學行為。而轉錄物組學就是要闡明生物體或細胞在特定生理或病理狀態下表達的所有種類的RNA及其功能。微陣列(microarray)、基因表達系列分析(serial analysis of gene expression, SAGE)和大規模平行信號測序系統(massively parallel signature sequencing, MPSS)等技術可用於大規模轉錄物組研究。

微陣列是大規模基因組表達譜研究的主要技術

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微陣列或DNA芯片可以同時測定成千上萬個基因的轉錄活性,甚至可以對整個基因組的基因表達進行對比分析,因而成為基因組表達譜研究的主要技術。

SAGE在轉錄物水平研究細胞或組織基因表達模式

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SAGE 的基本原理是用來自cDNA3'-端特定位置9~IOhp長度的序列所含有的足夠信息鑑定基因組中的所有基因。可利用鈾定酶(anchoring enzyme, AE)和位標酶(tagging enzyme, TE)這兩種限制性內切酶切割DNA分子的特定位置(靠近3'-端),分離SAGE標籤,並將這些標籤串聯起來,然後對其進行測序。這種方法可以全面提供生物體基因表達譜信息。它還可用來定量比較不同狀態下組織 或細胞的所有差異表達基因。

MPSS是以序列測定為基礎的高通量基因表達譜分析技術

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MPSS的原理是採用能夠特異識別每個轉錄子信息的序列信號(sequence signature, 16~20hp)來定量地大規模平行測定相應轉錄子的表達水平。也就是將mRNA一端測出的一個包含10~20bp的特異序列信號用作檢測指標,每一列信號在樣品中的頻率(拷貝數)就代表了與該序列信號相應的基因表達水平。MPSS所測定的基因表達水平是以計算mRNA拷貝數為基礎的,是一個數字表達系統。只要將目的樣品和對照樣品分別進行測定,通過嚴格的統計檢驗,就能測定表達水平較低、差異較小的基因,而且不必預先知道基因的序列。

轉錄物組測序和單細胞轉錄物組分析是轉錄物組學的核心任務

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目前,轉錄物組學的核心任務側重於大規模轉錄物組測序和單細胞轉錄物組分析兩個方面。

高通量轉錄物組測序是獲得基因表達調控信息的基礎

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轉錄物組測序即RNA測序(RNA sequencing, RNA-seq), 其研究對象為特定細胞在某一功能狀態下所能轉錄出來的所有RNA。基於高通最測序平台的RNA-seq技術能夠在單核苷酸水平對任意物種的整體轉錄活動進行檢測,在分析轉錄本的結構和表達水平的同時,還能發現未知轉錄本和低豐度轉錄本,發現基因融合,識別可變剪切位點和 SNP,提供全面的轉錄物組信息。

單細胞轉錄物組有助於解析單個細胞行為的分子基礎

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不同類型的細胞具有不同的轉錄物組表型,並決定細胞的最終命運。從理論上講,轉錄物組分析 應該以單細胞為研究模型,這樣有助於解析單個細胞的行為、機制以及與機體的關係等的分子基礎。單細胞測序可解決用全組織樣本測序無法解決的細胞異質性問題,尤其適用於存在高度異質性的幹細胞及胚胎發育早期的細胞群體。與活細胞成像系統相結合,單細胞轉錄物組分析更有助於深入理解細胞分化、細胞重編程及轉分化等過程以及相關的基因調節網絡。單細胞轉錄物組分析在臨床上可以連續追蹤疾病基因表達的動態變化,監測病程變化、預測疾病預後。