1. RNA测序（RNA-Seq）
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定义：通过高通量测序技术全面检测样本中的RNA（包括mRNA、lncRNA、circRNA等），分析基因表达水平和转录本结构。
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技术特点：
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可定量基因表达（FPKM/TPM值）。
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检测可变剪切、融合基因、新转录本。
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应用场景：
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差异表达分析（如疾病 vs 正常组织）。
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转录本结构研究（如外显子跳跃事件）。
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2. 真核无参转录组（De Novo Eukaryotic Transcriptome）
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定义：在没有参考基因组的情况下，对真核生物转录组进行测序和组装。
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技术挑战：
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需长读长测序（PacBio/Nanopore）或高深度短读长（Illumina）辅助组装。
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依赖软件（如Trinity、SOAPdenovo-Trans）拼接转录本。
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应用场景：
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非模式生物（如昆虫、海洋生物）功能基因挖掘。
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新物种转录组注释。
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3. 真核有参转录组（Reference-Based Eukaryotic Transcriptome）
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定义：基于已有参考基因组和注释，分析真核生物的基因表达和转录本变异。
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优势：
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直接比对参考基因组（如Hisat2、STAR），准确性高。
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可整合可变剪切分析（如Cufflinks）。
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应用场景：
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模式生物（如人类、小鼠）的差异表达研究。
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癌症特异性转录本鉴定。
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4. 原核转录组（Prokaryotic Transcriptome）
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定义：研究原核生物（细菌、古菌）的全转录组，注意其无内含子、多顺反子结构。
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技术要点：
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需去除rRNA（占原核RNA的90%以上）。
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直接比对参考基因组（原核基因密集，重叠常见）。
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应用场景：
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病原菌耐药机制研究（如抗生素应激响应）。
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微生物代谢通路调控分析。
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5. LncRNA测序（Long Non-coding RNA Sequencing）
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定义：特异性研究长链非编码RNA（长度>200 nt，不编码蛋白）的表达和功能。
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技术关键：
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需链特异性建库（区分正义/反义链）。
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结合表达量与结构预测（如CPC、PhyloCSF）筛选功能性lncRNA。
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应用场景：
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表观调控机制（如X染色体失活）。
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癌症标志物发现（如HOTAIR）。
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6. Small RNA测序（Small RNA-Seq）
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定义：检测miRNA、siRNA、piRNA等小RNA（18-30 nt），分析其表达及靶标预测。
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建库特点：
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需富集小RNA片段（凝胶分离或适配体捕获）。
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重点关注miRNA与mRNA互作（如TargetScan预测）。
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应用场景：
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疾病相关miRNA筛选（如miR-21在肿瘤中的过表达）。
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植物抗病毒siRNA研究。
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7. 有参三代全长转录组（Reference-Based Full-Length Transcriptome, PacBio/Nanopore）
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定义：基于参考基因组，利用三代测序获取完整转录本序列（5’→3’端无断裂）。
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优势：
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直接识别可变剪切异构体、基因融合。
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检测RNA修饰（如Nanopore测m6A）。
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应用场景：
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人类复杂疾病转录本异构体研究。
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植物抗逆相关全长转录本鉴定。
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8. 无参三代全长转录组（De Novo Full-Length Transcriptome）
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定义：无参考基因组时，通过三代长读长测序从头组装完整转录组。
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分析流程：
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使用Iso-Seq（PacBio）或Nanopore数据，经软件（如Canu、Flye）组装。
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需短读长数据（Illumina）校正错误。
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应用场景：
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稀有物种转录组注释（如深海生物）。
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新基因家族发现。
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9. Ribo-seq（翻译组测序，Ribosome Profiling）
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定义：通过捕获核糖体保护的mRNA片段（~28 nt），研究翻译活性与调控。
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技术核心：
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使用核酸酶消化未保护的RNA，保留核糖体结合的片段。
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识别开放阅读框（ORF）和翻译效率。
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应用场景：
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非经典翻译事件（如上游ORF、微小蛋白）。
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药物靶点翻译调控机制（如癌症治疗响应）。
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技术对比与选择指南
| 技术 | 关键优势 | 主要限制 | 适用问题 |
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| RNA-Seq | 全转录组覆盖 | 短读长限制剪切分析 | 差异表达、新转录本筛查 |
| LncRNA测序 | 聚焦调控分子 | 需功能验证 | 表观遗传机制 |
| Small RNA-Seq | 高灵敏度检测miRNA | 靶标预测假阳性高 | 微小RNA功能研究 |
| Ribo-seq | 直接反映翻译动态 | 实验难度大 | 翻译调控机制 |
| 三代全长转录组 | 解决复杂剪切异构体 | 成本高、错误率需校正 | 精确转录本结构解析 |
实际应用案例
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医学：LncRNA测序发现癌症标志物（如MALAT1）。
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农业：Small RNA测序解析作物抗旱相关miRNA（如水稻osa-miR396）。
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微生物：Ribo-seq揭示细菌耐药基因的翻译调控。
根据研究目标（表达定量、结构解析或翻译调控）和样本类型（有无参考基因组），选择匹配的RNA测序技术组合。
