转录物组
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转录组也称为“转录物组”，广义上指在相同环境（或生理条件）下的一个细胞、组织或生物体中出现的所有RNA的总和，包括信使RNA（mRNA）、核糖体RNA（rRNA）、转运RNA（tRNA）及非编码RNA；狭义上则指细胞所能转录出的所有mRNA。
这个术语可用于记录总集在给定的有机体，或对特定子集的成绩单呈现在特定的细胞类型。与基因组不同的是：不考虑突变，在固定给定细胞株的基因组数量基本上是不变的；然而，转录物组可以随外部环境条件而有所转变。由于转录物组包括了所有在细胞里的mRNA的转录 ，除却异常的mRNA降解现象（例如转录衰减）以外，转录组反映了在任何给定时间内活跃表达的基因。
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转录组学
转录组学（或“转录物组学”）是分子生物学的分支，负责研究在单个细胞或一个细胞群的特定细胞类型内所生产的mRNA分子。转录物组学的研究，也被称为“表达谱”，探讨了在一个特定的细胞群内的基因表达水平，通常采用基于DNA芯片技术的高通量技术。透过使用新一代测序技术来研究在核苷酸水平的转录物组，被称为“RNA-Seq”[1]。
转录组测定的是表达的基因数目。这个数目包括了在各种不同水平上表达的基因。每个细胞里每一种mRNA分子的平均数称为该种mRNA的丰度。根据丰度可把mRNA群体分为两大类：
- 高丰度mRNA组分。通常由每个细胞里不到100种的mRNA而每种mRNA分子由1000-10,000份备份所组成，通常占总mRNA的50%左右。
- 除高丰度mRNA组分外，另一半mRNA由长约10,000nt的种类繁多的序列所组成，每种序列在mRNA中只有少量备份。称为“稀有mRNA”或“复杂mRNA”。
大量表达的基因之间是有很大区别的。例如，卵清蛋白只在输卵管细胞里合成而不在肝脏内合成。它占输卵管内mRNA总量的一半。但是高丰度的mRNA只占表达基因数的很小一部分。根据生物体的基因数目以及不同类型细胞出现转录变化的基因数，人们需要了解不同表型细胞稀有mRNA基因相同的程度。
稀有mRNA是普遍共有的。一个细胞中的mRNA序列只有10%左右是该细胞独有的，大部分序列是许多（甚至是所有）类型的细胞所共有的。这提示哺乳动物中共有的基因数也许达10,000个，包括了各种类型细胞所需的功能。编码这种类型的功能的基因，有时被称为“持家基因”或“组成型基因”。这类功能不同于特定细胞表现型所需的特定功能（例如卵清蛋白或珠蛋白的功能）。编码特殊功能的基因称为“奢侈基因”。
参考文献
- ↑ Wang Z, Gerstein M, Snyder M.. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics.. Nature Rev. Genetics. 2009, 10 (1): 57-63 (英文).
- ^ Subramanian A, Tamayo P, Mootha VK, Mukherjee S, Ebert BL, Gillette MA, Paulovich A, Pomeroy SL, Golub TR, Lander ES, Mesirov JP.. Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles.. Proc Natl Acad Sci USA. 2005, 102 (43): 15545-15550 (英文).
- ^ RIKEN Genome Exploration Research Group and Genome Science Group (Genome Network Project Core Group) and the FANTOM Consortium: S. Katayama et al.. Antisense Transcription in the Mammalian Transcriptome. Science. 2 Sep 2005, 309 (5740): 1564-1566 (英文).
- ^ Velculescu VE, Zhang L, Zhou W, Vogelstein J, Basrai MA, Bassett DE Jr, Hieter P, Vogelstein B, Kinzler KW.. Characterization of the yeast transcriptome.. Cell. 24 Jan 1997, 88 (2): 243-251 (英文).
- ^ Laule O, Hirsch-Hoffmann M, Hruz T, Gruissem W, and P Zimmermann.. Web-based analysis of the mouse transcriptome using Genevestigator.. BMC Bioinformatics. 2006, 7: 311 (英文).
参见
参考来源
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