高通量转录表达谱（医学）专门针对人和大小鼠的转录水平变化研究而设计，是基于已经在单细胞转录组中应用成熟的3'端建库技术建立的真核转录组产品，可简化建库实验环节并节省建库成本，对mRNA的3' 端附近序列进行测序并快速得到基因定量和差异分析结果。尤其适合于只关注基因表达差异的大量样本分析，以及转录本完整性低的FFPE样本分析。
应用场景
疾病诊断与分类：通过分析患者样本（如血液、组织）中的转录本水平，发掘与疾病相关的标志基因或表达模式，用于疾病的早期诊断。
预后评估：基于转录表达谱的数据，识别出与疾病进展或缓解相关的基因表达特征，为预测患者预后提供分子指标。
药物靶标发现：基于转录表达谱的数据，揭示疾病状态下异常表达的基因和通路，用于识别新的药物作用靶点。
药物疗效和毒性预测：在治疗过程中，监测治疗前后基因表达的变化，评估药物疗效，以及预测患者的治疗响应，为临床决策提供依据。
生物标志物的发现：通过比较正常组织和患病组织的差异表达基因，可以鉴定出一些列的潜在生物标志物。
个性化医疗：通过分析患者的转录表达谱，可以将患者根据其生物学特征分为不同亚群。这有助于识别对特定治疗响应良好的人群，实现治疗策略的个体化调整。
产品优势
样本要求更低：对RNA完整性要求降低，尤其适用于临床、大小鼠实验中的FFPE样品。
实验周期更短：无需额外的poly(A)富集处理、超声打断和3'端加A等步骤，简化建库步骤；
基因定量更快：针对3’端附近序列进行测序，提高数据比对速度，无需组装转录本，快速获得基因定量信息；
数据量要求更低：仅针对3’端附近序列测序，测序数据量要求（2G raw data/sample）减少60%，适合于大量样本的差异基因分析；
分析一致性高：针对同一样品高通量转录表达谱与传统真核转录组相比，在重要基因检出、差异分析和富集分析结果一致性高；
转录组是指一个生物体、细胞或组织在特定生理条件或时间点下所有转录产物的集合，包括信使RNA（mRNA）、核糖体RNA（rRNA）、转运RNA（tRNA）及各种非编码RNA（ncRNA）。这些RNA分子直接反映了基因的表达情况，是连接基因组遗传信息与其实际功能的桥梁。
真核有参转录组（医学）测序：是针对人和大小鼠的细胞或组织在特定生理或病理状态下的转录产物mRNA进行高通量测序，来揭示基因结构、基因表达差异和可变剪接等信息。进一步推动我们对疾病机制、药物作用靶点及基因功能调控网络的理解。
应用场景
l 个体生长发育研究：通过研究小鼠卵巢在不同发育阶段的转录组变化，可以阐明生殖系统成熟的关键分子机制。
l 癌症发生发展机制研究：基于转录组数据揭示癌症中异常激活或抑制的信号通路，以及基因调控网络的改变，从而理解癌症进展的机制。
l 药物作用机制及靶点研究：通过比较药物处理前后基因的表达水平变化，筛选出与药物效果紧密相关的候选靶点
l 疾病致病机理研究：基于转录组数据，描绘疾病状态下关键信号传导通路和分子网络的改变，如代谢途径、免疫应答、细胞凋亡等，从而揭示疾病发生的分子基础
l 微生物感染致病机理研究：分析感染模型或细胞系中病原体的转录组，可以揭示其适应宿主环境、逃避免疫监视、操纵宿主细胞代谢和信号传导等致病机制
l 分子标记物研究：通过分析疾病模型与正常对照的转录组差异，可以发现参与疾病发生发展的关键基因和信号通路。
产品优势
l 高覆盖度：单次转录组测序实验即可获取全面的编码RNA信息；
l 疾病辅助诊断：通过人类疾病分类（Disease Ontology，DO）数据库进行富集分析，为物种人的关联疾病提供佐证；
l 关联分析：可联合多个组学数据，开展跨组学关联分析。
l 多维度注释：通过与各大数据库比对，可获得更完整的转录本注释信息
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