转录组测序和表达谱测序之间的区别

1. 英文名称：RNA-seq（Transcriptome）

2. 产品的定义：

通过RNA测序，既想得到样本中序列的信息，又需要对序列的表达进行定量和分析。

那么，对于没有参考基因组的物种，RNA-seq(Transcriptome) 当然就是需要：

a.进行de novo拼接，对拼接得到的Unigene进行注释；

b.然后计算de novo得到的Unigene的表达量。所以，这个分析就包含了核酸序列分析和核酸表达定量分析。

对于已有参考基因组的物种，RNA-seq(Transcriptome) ：

a.会对测序结果进行基于参考基因组的比对和拼接，从而分析样本中转录本的可变剪切、基因融合、SNP变异等此类针对转录本序列的分析；

b.在序列分析的基础上，在分析转录本的表达量。所以，这个分析也包含了核酸序列的分析和核酸表达量的分析。

3. 对测序的要求：因为涉及到序列的拼接和组装，所以转录组测序对数据量的要求较高（一般单个样本的测序量> 4G），同时一般要求使用双末端测序（Paired end）的数据。

表达谱测序

1. 英文名称：RNA-seq（qualification）

2. 产品的定义：

Qualification，顾名思义，这个产品的定义就是只对样本中mRNA进行定量分析，而不需要分析mRNA序列的变化。通常此类分析，需要参考序列。参考序列可以是：基因组序列（有参考基因组的物种）或转录组序列（无参考基因组物种，转录组de novo拼接的结果）。

对此类产品的分析要求仅仅是：将测序得到的数据比对到参考序列上，然后计算参考序列的在样本中的对应表达，而不需要去分析参考序列在样本中是否发生了序列变化（可变剪切、基因融合、SNP等）。

3. 对测序的要求：

因为仅仅是定量分析，所以表达谱对测序的要求较低。一般单个样本的测序量2~3G足够，同时单末端测序（single End）和双末端测序（paired End）的数据均可以分析。

新时期的变化

由于测序技术不断发展，测序成本不断下降。目前，当个样本的测序量一般都已经超过4G，而且大部分项目都使用双末端测序的策略。所以，这些数据都已经足够支持进行转录组分析的要求。所以，现在没有必要进行转录组和表达谱的区分，可以统称为RNA-seq。对用户来说，所需要关心的是：公司的RNA-seq分析可以提供哪些后续的分析？是否可以满足你的科研的需求。