利用转录组分析技术（如 RNA-Seq）进行差异表达分析（Differential Expression Analysis, DEA）的核心目标是筛选出在不同实验条件（如处理组 vs 对照组、疾病 vs 正常）下表达水平存在显著差异的基因。以下是具体步骤及关键细节： 一、实验设计与样本制备 1....

利用转录组分析技术研究基因功能的核心逻辑是： 通过分析基因在不同条件（如组织、发育阶段、处理因素等）下的表达水平变化、转录本结构差异及其与表型的关联，推断基因的生物学功能、调控网络及参与的信号通路 。以下是具体的研究思路和方法： 一、转录组分...

在细胞系研究中的应用 1 ：Marc Sultan 等研究者对 HEK 细胞系和 B 细胞系进行转录组高通量测序，经生物信息学分析，50% 的序列比对到了唯一的基因组位置。已知转录本中，转录组高通量测序检出数据比微阵列多 25%。此外，该研究对 mRNA 剪接事件进行了全局研...

转录组分析（Transcriptome Analysis）是通过高通量测序或芯片技术，研究细胞、组织或生物体在特定状态下所有 RNA 转录本的表达水平、结构和功能的技术。它能动态反映基因的转录活性和调控网络，广泛应用于基因表达谱分析、新基因发现、可变剪接研究、生物标...

全基因组测序（Whole Genome Sequencing, WGS）是对生物体整个基因组的所有碱基序列进行测定的技术，广泛应用于医学、生物学、遗传学等领域。以下是其 优势、劣势 的详细分析： 一、全基因组测序的优势 1. 检测范围全面，覆盖整个基因组 无偏性 ：可检测基因...

全基因组测序（Whole Genome Sequencing, WGS）是对生物体全部基因组 DNA 进行测序的技术，可全面解析遗传信息（包括编码区、非编码区、调控元件及结构变异等）。以下是 人类样本 WGS 的典型实验流程 （其他物种需根据基因组特性调整），主要分为 样本制备、...

选择适合的基因组分析方法需综合考虑 研究目标、样本类型、数据需求、成本预算 及 技术特性 等因素。以下是系统性的选择策略和关键考量点： 一、明确研究目标与问题类型 1. 基础科学研究 目标 ：探索基因功能、调控机制、进化关系等。 方法选择 ： 全基因组...

基因组分析概述 基因组分析 是通过研究生物体基因组的结构、功能、进化及相互关系，揭示遗传信息与生物表型、疾病等关联的技术手段。其核心目标包括解析基因序列、识别遗传变异、注释基因功能、探索进化关系等，广泛应用于医学、生物学、农业等领域。 基因组...

从疾病机制出发预防和控制常见疾病，需针对不同疾病的核心致病环节（如病原体入侵、基因异常、免疫失衡、代谢紊乱等）制定精准策略。以下结合感染性疾...

疾病机制（Pathogenesis）是指疾病发生、发展的具体过程和内在原理，涉及从致病因素作用于机体到出现临床症状的一系列生物学事件。理解疾病机制是医学研究、疾病诊断和治疗的核心，以下从 基本概念、常见类型、研究方法、应用意义 四个方面展开分析： 一、疾...