有參考基因組的轉錄組研究，推薦選用Illumina測序平臺，測得數據經過質控后mapping至參考基因組；對mapping到基因上的reads進行計數，計算基因的表達量后，進行基因表達差異及差異基因功能富集等分析。另外依據參考基因組，可進行諸如基因覆蓋度、測序飽和度等驗證性分析；可變剪切分析以及聯合miRNA數據進行關聯分析等高級分析。針對人、小鼠等模式生物，還可以進行蛋白網絡構建等分析，深入研究基因功能，進一步揭示基因間互作網絡等信息，為研究網絡調控機理提供方向。
適用范圍
醫學領域：人體疾病經過不同用藥后產生的效果；患病和健康人體的致病機制；
動物領域：動物疾病經過不同用藥后產生的效果，患病和健康動物的致病機制；
農業領域：植物響應非生物和生物脅迫，植物不同性狀的分子機制。
美吉優勢
雙研究層面：既提供常規基因層次研究結果，同時分析轉錄本層次帶來的影響
全面差異分析：既提供基因表達差異分析，同時深層解析可變剪切事件差異情況
強大功能查詢：直接檢索已報道的基因或者通路，全方位注釋基因信息，實現快速分析
特色基因集：靈活創建基因集合，深度挖掘表達/功能變化，迅速鎖定研究目標
技術路線
生信分析流程
技術參數
樣本要求
動物：≥ 1g
植物：≥ 2g
真菌：菌絲或者菌體稱重（每管200 mg），≥ 3管
全血：≥ 2mL
細胞：≥ 5×106 cells
RNA要求
≥ 2μg，50 ng/μL
建庫測序
Illumina PE150測序
數據量
6G clean data
案例一：源自衰老基質細胞的靶向雙調蛋白可以降低癌癥抗性且避免細胞程序性死亡介導的免疫抑制反應
衰老的特征是生理完整性的逐漸喪失，而癌癥是嚴重威脅人類生命的主要病理因素之一。臨床腫瘤學中，耐藥性限制了大多數抗癌治療的療效，而主要機制的識別仍是解決的關鍵。本研究基于基質細胞治療，免疫反應，患者體內SASP評估和ELISAs，定量RT-PCR，免疫缺陷動物，化療耐藥研究，免疫檢查點阻斷測定，免疫印跡，人外周血單核細胞和人源化小鼠等方法，結合轉錄組測序對為癌細胞獲得性耐藥和免疫逃逸提供了直接的理論支持。
研究思路
分析結果
圖（a）AREG處理后差異表達基因的聚類分析 （b）差異表達轉錄本統計（c） PC3 和DU145樣本間venn分析（d）Top30上調表達的聚類分析（e）AREG上調表達轉錄本的GO注釋分析（f）表型變化相關的聚類分析
案例二：細胞膜納米疫苗通過模擬腫瘤細胞和抗原呈遞細胞發揮治療作用
大多數癌癥疫苗在臨床上不成功；將樹突狀細胞（DC）和癌細胞（TC）融合構建的腫瘤免疫療法是目前腫瘤研究領域最火熱的手段之一；本文通過熒光成像、體外培養、活體注射等手段，結合免疫反應過程差異表達基因RNA-seq分析，進行了FM構建的成功性、NP@FM免疫激活的有效性、以及腫瘤（小鼠4T1腫瘤細胞）免疫治療的特異性等多方面驗證實驗，結論表明NP@FM系統具備顯著的腫瘤治療能力、良好的特異性、以及較低的系統毒性，是一種有效且安全的新型腫瘤疫苗，在腫瘤免疫治療領域當擁有一定的應用前景。
實驗設計
實驗結果
GO 富集分析，與免疫系統過程、組織結合能力相關（淋巴結遷移和定位能力）的基因存在顯著上調；KEGG富集分析，主要的激活途徑包括細胞因子-細胞因子受體互作、IL、趨化因子和TNF信號途徑；蛋白-蛋白互作網絡分析，鑒定出4種免疫相關功能蛋白網絡，它們分別參與免疫系統過程、炎癥反應、趨化因子信號通路和細胞因子-受體互作。
圖（a）MOF@FM處理后樹突狀細胞中差異表達基因的聚類分析（b）MOF@FM和PBS處理樣本間venn分析（c）GO注釋分析（d）MOF@FM調控基因的功能相互作用網絡分析（e）免疫相關基因的KEGG富集分析
參考文獻：
[1] Xu Q, Long Q, Zhu D, et al. Targeting amphiregulin (AREG) derived from senescent stromal cells diminishes cancer resistance and averts programmed cell death 1 ligand (PD-L1)-mediated immunosuppression[J]. Aging Cell, 2019,00:e13027.
[2] Liu W L, Zou M Z, Liu T, et al. Cytomembrane nanovaccines show therapeutic effects by mimicking tumor cells and antigen presenting cells[J]. Nature communications, 2019, 10(1): 3199
