RNA-seq即轉錄組測序技術，就是把mRNA，smallRNA，and NONcoding RNA等或者其中一些用高通量測序技術把它們的序列測出來。反映出它們的表達水平。

RNA-seq高通量測序技術，也就是下一代測序技術已經成為現代生物學研究的一個較為常規的實驗手段了。這一技術的發展*地推動了基因組學，表觀基因組學以及翻譯組學的研究。RNA-seq通過測定穩定狀態下的RNA樣品的序列來對RNA樣品進行研究，從而避免了許多之前研究手段的不足，比如象基因芯片或者PCR就需要背景知識。而且RNA-seq還可以觸及以前無法研究的領域，比如復雜結構的轉錄體。RNA-seq可以應用于以下幾個方面的研究，1. SNPs；2. novel transcripts；3. alternative splicing；4. RNA editing。無論如何，使用RNA-seqzui多的還是比較兩組樣品基因水平表達差異，比如野生型與突變型，用藥組與對照組，不同組織之間，癌細胞與正常細胞，等等。我們把這種基因水平差異表達，簡稱為DE (differential expression，注，不是ED啊???)。

常用的RNA-seq操作平臺有Illumina GA/ HiSeq, SOLiD 還有Roche 454。它們都是提取RNA后，純化，打碎，逆轉錄成cDNA，然后測序。測序的結果被稱為short reads，短序。通常一個短序的長度為25-300bp之間。如果測序只測一端可能會帶來比對時的困難，于是這些操作平臺提供了兩端都測的辦法，這樣的結果成對出現，中間有一定的間隔，但是因為測序長度一下子提高了一倍，所以比對會精準很多。人們把這種測序結果稱為’paired-end’ reads，成對短序。一般來講，測序結果會直接轉換成一行一行的由字母組成的短序列，可能是fasta,fastq等等不同格式。

一般的來講，RNA-seq后DE的工作流程是這樣的（圖1），首先，將短序映射到基因組相應的位置上去，其次，對映射的結果進行基因水平，外顯子水平，以及轉錄水平的拼接，而后對結果進行數據統計，標準化之后生成表達水平報告文件，zui后由生物學者依據系統生物學相關知識，來對數據結果進行分析。

RNA-seq分析工作流程

RNA-seq服務內容：大數據分析，整體課題的分解，真實的實驗數據，完整的實驗報告及分析。