轉錄物組
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轉錄組也稱為“轉錄物組”，廣義上指在相同環境（或生理條件）下的一個細胞、組織或生物體中出現的所有RNA的總和，包括信使RNA（mRNA）、核糖體RNA（rRNA）、轉運RNA（tRNA）及非編碼RNA；狹義上則指細胞所能轉錄出的所有mRNA。
這個術語可用于記錄總集在給定的有機體，或對特定子集的成績單呈現在特定的細胞類型。與基因組不同的是：不考慮突變，在固定給定細胞株的基因組數量基本上是不變的；然而，轉錄物組可以隨外部環境條件而有所轉變。由于轉錄物組包括了所有在細胞里的mRNA的轉錄 ，除卻異常的mRNA降解現象（例如轉錄衰減）以外，轉錄組反映了在任何給定時間內活躍表達的基因。
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轉錄組學
轉錄組學（或“轉錄物組學”）是分子生物學的分支，負責研究在單個細胞或一個細胞群的特定細胞類型內所生產的mRNA分子。轉錄物組學的研究，也被稱為“表達譜”，探討了在一個特定的細胞群內的基因表達水平，通常采用基于DNA芯片技術的高通量技術。透過使用新一代測序技術來研究在核苷酸水平的轉錄物組，被稱為“RNA-Seq”[1]。
轉錄組測定的是表達的基因數目。這個數目包括了在各種不同水平上表達的基因。每個細胞里每一種mRNA分子的平均數稱為該種mRNA的豐度。根據豐度可把mRNA群體分為兩大類：
- 高豐度mRNA組分。通常由每個細胞里不到100種的mRNA而每種mRNA分子由1000-10,000份備份所組成，通常占總mRNA的50%左右。
- 除高豐度mRNA組分外，另一半mRNA由長約10,000nt的種類繁多的序列所組成，每種序列在mRNA中只有少量備份。稱為“稀有mRNA”或“復雜mRNA”。
大量表達的基因之間是有很大區別的。例如，卵清蛋白只在輸卵管細胞里合成而不在肝臟內合成。它占輸卵管內mRNA總量的一半。但是高豐度的mRNA只占表達基因數的很小一部分。根據生物體的基因數目以及不同類型細胞出現轉錄變化的基因數，人們需要了解不同表型細胞稀有mRNA基因相同的程度。
稀有mRNA是普遍共有的。一個細胞中的mRNA序列只有10%左右是該細胞獨有的，大部分序列是許多（甚至是所有）類型的細胞所共有的。這提示哺乳動物中共有的基因數也許達10,000個，包括了各種類型細胞所需的功能。編碼這種類型的功能的基因，有時被稱為“持家基因”或“組成型基因”。這類功能不同于特定細胞表現型所需的特定功能（例如卵清蛋白或珠蛋白的功能）。編碼特殊功能的基因稱為“奢侈基因”。
參考文獻
- ↑ 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).
參見
參考來源
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