盼星星，盼月亮，期望有个人带我进入转录组的世界，在此由衷的感谢花花和小泽（生信星球创始情侣）带我开始遨游

只有7天的学习时间，告诫自己请珍惜！！！！

1.啥是转录组？

中心法则---来自维基百科

中心法则：
从一个基因到相应蛋白质的信息流的途径。 遗传信息贮存在DNA中，DNA被复制传给子代细胞，信息被拷贝或由DNA转录成RNA，然后RNA翻译成多肽。 不过，由于逆转录酶的反应，也可以以RNA为模板合成DNA。DNA是基因组主要研究对象，而RNA就是转录组研究对象

-基因组Genome：它是一个细胞或者一个生物的完整序列，包括基因与基因间区。
-RNA种类：可编码蛋白的为mRNA；其他的是非编码RNA（non-coding RNA, ncRNA）【包括rRNA (核糖体RNA，ribosomal RNA)、tRNA (转运RNA，transfer RNA)、snRNA (小核RNA，small nuclear RNA)、snoRNA (核仁小RNA，small nucleolar RNA)、microRNA (小非编码RNA，miRNA)和lncRNA (长非编码RNA，long non coding RNA)等。

A：按照质量区分；B：按照数量区分

如果我们关心的是mRNA，而测序时选择了全部的RNA进行测序，那么测序结果中包含的大部分结果都将是rRNA和tRNA。因此这个就需要利用实验手段将mRNA进行分离（Ploy A），或者去除比例最大的rRNA、tRNA。

综上，转录组（Transcriptome）广义上表示mRNA、rRNA、tRNA、非编码RNA，狭义上表示所有的mRNA。它要研究的问题就是：同一基因不同器官/组织中，它们包含的DNA可能是一样的，但是转录出来的RNA却差异很大，寻找差异基因；另外同一基因在不同条件下的表达不同，比如有的基因在盐碱条件下会表达增高，以促进植物适应盐碱环境的生存。

2.转录组干啥了？

推荐文章一篇：https://www.nature.com/articles/nmeth.2735

转录组干啥了

有很多杂志（即RNA）每一期都“印刷”了很多本，其中有一些可能还有存货，还有一些留在报刊亭里，可是有一些却早就被“卖光”了。在过去，经销商们只会关注销量最好的杂志，而这种杂志每一本都非常贵，所以你可能也就买得起几本而已（喻指RNA研究技术和相关产品非常少，而且价格昂贵，科研人员只能对比较重要、热门的几种RNA进行研究）。可是现在，由于测序技术，以及相关技术的飞速发展，你可以把报刊亭里的所有杂志全都买回去，而且价格还不贵。唯一的区别就是经销商卖给你的并不是一本本的杂志，而是先把所有的杂志全都放进碎纸机里，然后把一大堆碎纸条卖给你。幸运的是，在这个虚拟的世界里，还有那么一大帮热心的社会改良家来帮忙整理碎纸条（tape-wielding dogooders，这帮人就是我们现实生活中的计算机程序开发人员），帮助我们将碎纸条还原成一本本的杂志。还有一群像RGASP这样的统计狂热分子也跑来凑热闹，他们组织了一场比赛，看看哪些人整理碎纸条的效率最高，准确率最高，能够又快又好地还原出杂志的本来面目。这个整理、拼接碎纸条的工作就是“转录子重建（transcript reconstruction）”工作，这也是Steijger等人的文章里最关注的工作。而转录子重建工作的重点内容之一就是将RNA测序得到的片段信息与该RNA来源细胞的基因组对应起来，这就是Engström等人的文章里最关注的工作。

3.关于测序

目前二代测序主要采用Illumina平台
参考：https://www.illumina.com/systems/sequencing-platforms.html

4.转录组分析有什么流程？

没有唯一的流程，找到适合自己样本的分析流程！！

分析流程

参考文献：https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-016-0881-8 A survey of best practices for RNA-seq data analysi

基于参考基因组比对：因为基因组包含了基因间区、内含子区域，因此比对时选取的比对软件就要具有"跨越式拼接”特性，比如STAR、Hisat2；
基于参考转录组比对：Bowtie、BWA；
无参考基因情况：需要拼接Trinity：利用测序reads从头组装拼接出参考unigene，再将每个样本的reads比对到参考unigene上，计算表达量；
对于大部分没有参考基因组或者基因组注释不好的物种，无参方法是比较理想的解决途径，但是比有参要消耗更多的内存、运行时间。

有参分析流程

接下来刷文献去~

每日一导

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