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回答时间：2025-03-20 08:52
以下是20个关于转录组的关键知识点：
转录组定义：转录组研究特定细胞在特定功能状态下的所有RNA总和，包括mRNA、ncRNA等。
无参与有参转录组：无参转录组适用于无高质量基因组序列或测序比对效率低的情况；有参转录组则适用于有良好基因组序列的情况。
转录组测序应用：常用于研究生长阶段、发育过程、环境响应、药物作用、病原菌感染等。
测序数据量：推荐的测序数据量与物种基因组大小相关，常规物种建议6G数据，基因组较大的物种如小麦需10G数据，甘蔗、甘薯至少8G数据。
取样原则：转录组测序取样需遵循代表性、一致性、迅速性与低温原则。
生物学重复：至少进行3次生物学重复，以减少批次效应。
全转录组测序内容：能测到mRNA、lncRNA、micRNA和circRNA等多种RNA类型。
比对效率：有参转录组测序的比对效率需达到70%以上，低于60%时考虑更换参考基因组或采用无参策略。
QPCR验证：转录组测序后应进行QPCR验证，一般验证1520个差异基因，吻合度通常在80%以上。
后续分析：包括深入分析可变剪接、基因家族分析、WGCNA分析以及其他个性化分析。
结果文件：基因cds序列信息位于指定文件夹内的特定文件中。
常用数据库：转录组测序常用的数据库有Nr、COG、SWISSPROT、TrEMBL、KEGG和GO。
差异分析标准：差异分析标准为Fold Change≥2且FDR<0.01，参数需根据实际情况灵活调整。
unigene概念：unigene是转录本的子集，代表一组高度相似或相同的转录本序列。
目标基因挑选：可利用KEGG和GO富集分析结果、维恩图分析及参考前人研究来挑选目标基因。
原核物种转录组：原核物种因基因组特性通常只能进行有参转录组分析。
差异基因数目：差异基因数目需视处理与研究目标而定，个位数或上万时都应与分析人员沟通确认。
组学分析结果差异：不同公司的转录组分析结果可能在标准更新、个性化分析速度与质量、对初学者的支持等方面存在差异。
可变剪接：转录组测序能够揭示基因的可变剪接事件，对理解基因功能和疾病机制具有重要意义。
个性化分析：根据研究目标和背景知识，可以进行个性化的转录组分析，以满足特定研究需求。
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