全面的基因表达和转录组分析解决方案
转录组分析实验可让研究人员表征转录活性（编码及非编码），专注于由相关靶基因和转录本组成的子集，亦可一次性分析数千种基因，创建细胞功能的全局视图。基因表达分析研究可以提供在各种条件下活跃表达的基因和转录本的信息。
新一代测序（NGS）将转录组学的研究范围从一次研究几个基因扩大到了一次实验就可以分析全基因组的基因表达水平。了解基于NGS的RNA测序（RNA-Seq）与其他常见的基因表达和转录本分析方法（例如基因表达芯片和qRT-PCR）之间的不同之处。了解如何使用RNA-Seq分析基因表达和鉴定新的转录本。
常见基因表达分析方法
根据不同的研究目的，您可以使用多种方法来分析选定靶点的基因表达和/或分析编码转录组。了解几种主要的基因表达和转录组分析方法的优缺点。
全转录组分析
了解如何使用全转录组分析与总RNA测序（总RNA-Seq）来捕捉基因表达变化的广泛影响。该方法可以同时检测编码RNA和多种形式的非编码RNA，获得完整的转录组视图。
深入了解总RNA-Seq
通过单细胞转录组测序绘制神经元多样性
从单细胞分析基因表达特征的能力正在改变神经元的分类方法。
Spatial Transcriptomics
Unlock a New Spatial View of Multicellular Tissues
The Visium Spatial Gene Expression from 10x Genomics enables you to visualize tissue morphology overlaid with gene activity, revealing the spatial relationships between cells and how they contribute to tissue development, function, and disease state.
View Technical Note
Revealing the Tissue Architecture of Kidney Disease
This application note outlines an integrated workflow for spatially resolved transcriptomics and demonstrates the exceptional performance of the solution for profiling the heterogeneous pathology of diabetic kidney disease.
View App Note植物的基因表达与调控
在本次在线讲座中，演讲者评估了拟南芥组织异质性对基因调控的影响。他们表征了大型转录因子家族的细胞类型特异性基序富集，研究了基因表达与染色质可及性变化之间的联系。他们的方法提供了一个分析框架来推断执行植物发育的基因调控网络。
观看在线讲座
差异表达分析
为了解疾病机制与细胞发育，研究人员经常在特定组织、发育期间或对各种疾病的反应中进行差异表达研究。与表达芯片相比，RNA-Seq可以检测到更高比例的差异表达基因，尤其是低丰度的基因。1DESeq2等BaseSpace Sequence Hub应用程序可以帮助研究人员对多个物种的RNA-Seq数据进行差异基因表达分析。
子宫内膜组织的单细胞转录组分析
该研究介绍了一个子宫内膜单细胞基因表达分析流程。采用RNA-Seq来鉴定活组织和培养的单个细胞的差异表达基因。
Gene Panel and Array Finder
Identify sequencing panels or microarrays that target your genes of interest. Search panels by gene, or find genotyping arrays by genomic location, variant ID, or species.
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利用RNA测序分析基因表达和转录组变化可以帮助研究员了解肿瘤的分类和进展。深入了解癌症RNA-Seq。
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基因表达和转录组分析研究可以帮助研究人员从分子水平上更好地了解神经学、免疫学和其他复杂疾病。深入了解复杂疾病基因组学。
药物反应生物标记研究
了解如何利用RNA-Seq发现并分析基于RNA的药物反应生物标记。查看帮助研究人员开展此应用的资源。深入了解药物反应RNA生物标记分析。
HumanHT-12 v4 Expression BeadChip基因表达芯片已停产。推荐用于RNA-Seq的替代产品包括TruSeq Stranded Total RNA、TruSeq RNA Exome以及TruSeq Stranded mRNA Kit。Illumina始终致力于为您提供高质量的支持和服务。
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参考文献
- Zhao S, Fung-Leung WP, Bittner A, and Ngo K, Liu X. Comparison of RNA-Seq and microarray in transcriptome profiling of activated T cells.PLoS One.2014;16;9(1):e78644.