作为第三代测序技术的代表，基于牛津纳米孔（Oxford Nanopore Technologies，ONT）平台的cDNA全长转录组测序（Full-Length Transcriptome Sequencing）通过革命性的纳米孔传感技术，实现了对完整RNA分子的直接测序。该技术摒弃传统测序的片段化处理，可一次性获取从5'端帽结构至3'端polyA尾的全长转录本序列，彻底解决了二代测序（NGS）因短读长导致的转录本拼接困难、信息不完整等瓶颈问题。
背景说明
ONT测序是第三代测序技术的代表，其核心技术是通过电信号实时检测单分子水平的碱基序列判读。与传统测序技术不同的是，ONT无需荧光标记，是利用纳米孔蛋白的物理特性：当DNA/RNA分子在分子马达（Motor Protein）的驱动下通过纳米孔时，不同碱基（A/T/C/G/U）因化学结构的差异会产生独特的空间位阻效应，进而干扰孔道内的离子流，形成特征性电流信号。这些信号的幅度与持续时间与碱基类型直接相关，例如嘌呤（A/G）与嘧啶（T/C）因分子大小不同会导致电流波动模式显著差异。Nanopore平台通过递归神经网络等深度学习算法对电流信号进行动态解析，将复杂的时序数据转化为碱基序列。
图 ONT全长转录组建库测序流程
服务流程
样本准备——提取total RNA——RNA样本质检——RNA反转——低循环PCR扩增——加测序接头——测序——生信分析——结果质控——数据交付
服务内容及说明
技术优势
1、超长读长与完整转录本捕获：其独特的单分子实时测序技术彻底突破了传统测序的读长限制。这种"端到端"的全长读取能力，使得从5'帽子结构到3'polyA尾的完整RNA分子能够被一次性完整测序，从根本上避免了二代测序因短读长导致的转录本拼接错误，特别是对于高度复杂的基因家族或超长转录本的解析具有不可替代的价值。
2、动态测序与智能调控：革命性的实时测序模式改变了传统测序的固定流程，实现靶向富集、自适应采样、即时终止。
3、复杂转录事件的精准解析：得益于单分子长读长的技术本质，该技术能够直接观测到传统短读长测序难以捕捉的复杂转录调控事件，如融合基因检测、可变剪接分析等。
实验周期
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实验信息
实验过程中客户可以随时登入管理系统查看项目实时进展情况。实验结题时系统会通过短信自动通知客户，并发送实验报告查看网址。实验结题后，实验报告、检测结果可在线查看或打印，并永久保留。
实验交付内容
1、数据预处理及质控结果
2、全长转录本识别
3、参考基因组比对结果
4、融合基因识别
5、转录本聚类与去冗余
6、Novel转录本分析
（1）Novel转录本功能注释
（2）GO注释/KEGG注释
（3）Novel转录本CDS预测
（4）Novel转录本LncRNA预测
（5）可变剪切分析
（6）基因和转录本表达水平定量
（7）样品相关性分析/主成分分析（PCA）
（8）基因差异表达（DGE）
（9）差异表达基因功能富集分析
（10）转录本差异表达（DTE）
（11）DTU（Differential Transcript Usage）分析
部分结果展示
circos plot of fusion genes
Classification of isoforms based on transcript annotation
Volcano plot of differentially expressed genes
Plot of DTU
参考文献
[1] Glinos, Dafni A., Garrett Garborcauskas, Paul Hoffman, Nava Ehsan, Lihua Jiang, Alper Gokden, Xiaoguang Dai et al. "Transcriptome variation in human tissues revealed by long-read sequencing."Nature608, no. 7922 (2022): 353-359.
[2] Wang, Yunhao, Yue Zhao, Audrey Bollas, Yuru Wang, and Kin Fai Au. "Nanopore sequencing technology, bioinformatics and applications."Nature biotechnology39, no. 11 (2021): 1348-1365.
[3] Kovaka, Sam, Shujun Ou, Katharine M. Jenike, and Michael C. Schatz. "Approaching complete genomes, transcriptomes and epi-omes with accurate long-read sequencing."Nature methods20, no. 1 (2023): 12-16.
