转录组分析结果的解读
全长转录组分析名词解释？
全长转录组分析名词解释？
全长转录组分析：能够帮助改进基因组参考序列的基因注释准确性、鉴定重要基因家族的各种转录本信息、帮助发现新的基因；目标区域三代测序能够重点分析基因组上极其复杂的变异；除此之外，它也是目前唯一可以实现实时读取DNA碱基修饰信息的测序技术。
什么是组学数据？
组学数据主要包括基因组学，蛋白组学，代谢组学，转录组学，脂类组学，免疫组学，糖组学和 RNA组学等。
组学数据就是研究他们各自以及它们之间的关系，例如基因组学这门学科就是研究这些基因以及这些基因间的关系。
组学数据就是这些组学在生物医学等领域中的研究应用所收集到的庞大数据。
组学数据利用：
1.以云计算技术为平台，构建分析蛋白质大数据的平台。
方法：基于MapReduce框架的数据库搜索算法。作者还开发了一个基于云计算技术的蛋白质大数据分析呈现平台CAPER3。
2.以生物学网络为基础整合多组学数据来进行癌症驱动基因的鉴定。
方法：基于KEGG通路的驱动基因鉴定方法，研发了基于生物学网络的多组学数据分析体系Bionexr。
基因组学与转录组学的区别？
基因组学研究的主要是基因组DNA，使用方法目前以二代测序为主，将基因组拆成小片段后再用生物信息学算法进行迭代组装。当然这仅仅是第一步，随后还有繁琐的基因注释等数据分析工作。
转录组学研究的是某个时间点的mRNA总和，可以用芯片，也可以用测序。芯片是用已知的基因探针，测序则有可能发现新的mRNA,
组学，研究的是整体. 按照分析目标不同主要分为基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学。
单细胞测序和转录组测序的区别？
普通转录组和单细胞转录组分析到的数据精度是不一样的。举个例子，分析一杯混合果汁，普通转录组的精度相当于分析到这杯果汁糖分，维生素，纤维素等的含量各是多少，即BULK，而单细胞转录组测序的精度则能达到这杯果汁来自橙子，草莓，猕猴桃等的对应营养元素的含量分别是多少。
普通转录组测序获得的是一个大的细胞群体中单个基因的平均表达水平，可以用来比较不同组织间的表达差异。但对于异质性较强的系统（复杂的组织如肿瘤）还是不够，很多低丰度的信息会在整体表征中丢失。
单细胞测序技术则解决了这一问题，在单个细胞水平上构建每个细胞的表达谱。它能够揭示单个细胞的基因表达状态，反映细胞间的异质性，发现新的稀有细胞类型，并深入了解细胞生长过程中的表达调控机制。