转录组的定义、功能和意义

转录组的定义、功能和意义广义的转录组包括从DNA序列转录得到的转录本及其相关产物，主要包括编码RNA（mRNA）和非编码RNA（miRNA，siRNA，piRNA，rRNA，tRNA等）。研究转录组可以了解基因在不同细胞、组织及不同时刻的活跃状态（开启、关闭等状态）及机制，从而对基因进行干预。通过转录组，可以确定许多生物过程和包括癌症在内的疾病分子基础，为肿瘤的病因、发病机制等提供重要简介。例如，siRNA等非编码RNA正被用于特异性纠正靶向目标基因的表达，用于肿瘤等疾病的治疗。1.2基因融合及肿瘤基因融合的定义功能意义等由于染色体重排（易位、缺失、倒位等）等原因，两个基因的全部或一部分序列相互融合成为一个全新的基因，这种现象称为基因融合。已发现的融合基因普遍存在于人类的主要肿瘤中，作为肿瘤诊断和预后的潜在标志物，也作为癌症药物的靶点。基因融合会使与肿瘤相关的基因失调（异常表达等），或产生具有生物活性（例如激酶活性）的嵌合体蛋白。基因融合可以通过RNA测序分析基因组断点周围的转录情况而检测，包括早期的EST方法和最新的RNA-seq方法，例如增强子-启动子交换（EVI1，MECOM），扩增子融合（ERBB2，HER2）或截断融合等，导致抑癌基因的功能丧失（CDKN2A）或致癌基因的激活（PAX5）。FDA批准用于四种癌症九种疗法伴随诊断的FoundationOneLiquidCDx（FLCDx）检测范围包括NTRK融合；PGDxElio大Panel涉及ALK、RET和NTRK1/2的融合；MSK-IMPACT囊括EML4-ALK融合。1.3基因表达谱及肿瘤肿瘤和癌细胞系的表达谱SAGE、微阵列以及测序等技术是早期应用之一。基于基因表达谱分析，将基因表达水平定量细分到单个外显子或转录本亚型（剪接等），目前在科研项目中应用比较成熟，但在临床应用仍需要很长时间的探索。随着跨正常组织、肿瘤组织和细胞系等大型基因表达注释项目开展及数据库公开，研究者开始了解全局的基因表达，但由于组合遗传的复杂性以及肿瘤新靶点的出现，仍给分析带来巨大挑战，其解决关键是生物信息学和计算生物学的发展。在分析策略上，研究者建议（PMID:29279605）基于poly（A）+选择的RNA-seq方案（protocols）；另外基于脱氧尿苷三磷酸（dUTP）的链特异性RNA-seq可促进临床应用；在测序深度上，转录分析只需要约1500万个reads，可变剪接或等位基因特异性表达需要更高的读取深度（1亿个reads）。1.4以miRNA为代表的非编码RNAmicroRNA（简称miRNA）是一类单链、非编码小RNA分子，包含约22个核苷酸，且其前提具有标志性的发卡结构。miRNA通过与mRNA分子内的互补序列碱基配对，发挥调控表达的作用（例如使RNA沉默）。与正常细胞相比，肿瘤细胞miRNA通常表现为拷贝数变化（扩增/缺失）、异常转录机制及表观遗传变化等，使得癌细胞进化出维持增殖信号、逃避生长抑制因子、抵抗细胞死亡、激活侵袭和转移并诱导血管生成的能力全基因组分析表明miRNA表达特征与肿瘤类型、肿瘤分级和临床结果相关，因此miRNA是肿瘤诊断、预后的潜在标志物及治疗的候选靶点。除了miRNA、siRNA，还有tRNA、snRNAs、circRNAs、lncRNA等非编码RNA在癌症发生发展中也扮演着重要角色，成为潜在候选位点以及治疗靶点。蛋白质组及代谢组生物体内的分子检测范围包括核酸、蛋白质、糖类、脂类、酶类等，以抗原、酶、激素形式存在于血液、细胞和组织体液中。其他传统的分子检测依赖基于酶催化反应的生物化学分析（即生化检测），而蛋白质检测主要基于质谱分析和免疫分析（免疫检测）。2.1传统蛋白质类肿瘤标志物检测传统的蛋白质类肿瘤标志物主要针对实体瘤中血清蛋白检测，例如甲胎球蛋白（AFP）、前列腺特异抗原（PSA）、癌胚抗原（CEA）、糖类抗原（CA199）。其中，AFP（对应原发性肝癌）、PSA（前列腺癌）、CA199（胰腺癌，胆管细胞癌）的特异性较高，CEA属于广谱肿瘤标志物，特异性较低。这一类标志物在临床应用较早，有适应的临床应用场景，优点是部分标志物对特定癌种的特异性高，但相对ctDNA而言灵敏度不高。2.2肿瘤蛋白质组蛋白质是基因表达的产物，也是药物直接作用的靶点。蛋白质组的通量理解是蛋白质的大规模数字化分析。整合基因组和蛋白质组的数据及研究成果，可以大大促进癌症发病机制、诊断标志物及治疗靶点的研究及转化。质谱技术推动了蛋白组学的发展，提供蛋白质鉴定、化学修饰和结构等信息。2.3肿瘤代谢组检测代谢组的研究对象为内源性代谢物质（中间或代谢终产物），主要是相对分子质量1000Da以内的小分子物质，如氨基酸、有机酸、核苷酸、碳水化合物、维生素、脂质等，代谢组对上述物质进行定量分析以及功能分析，从系统生物学角度分析代谢物与生理病理的联系。代谢组学还在初级研究阶段，目前代谢组的检测需要质谱等技术以及专家决策系统。与肿瘤相关的主要分析维度包括：●脂质组学：统计分析筛选差异脂质分子（LC-MS/MS技术）；●靶向代谢组学：以标准品为参照，通过标准曲线计算特定代谢物浓度，基于三重四极杆质谱仪、多反应监测模式等；●多组学关联分析：代谢组与16S、宏基因组等关联分析，挖掘微生物、代谢物和表型的关系等。随着代谢组学定量方法的准确性提高、工具迭代和多技术联用，相关研究正朝着转化应用方向发展。代谢组与其他组学数据的整合，使得人们获得肿瘤基因组、转录组、蛋白组以及代谢组水平的全景深度信息，将更便于理解疾病发生发展的机制和加速转化。新型分子标志物通过结合当下的肿瘤研究热点和临床应用价值，可将几个组合型分子标志物概括如下：产业创新案例今日互动▲您认为转录组、蛋