基于RNAseq技术的肝细胞肝癌转录组学研究(21)

近年来，随着分子生物学技术和测序技术的不断发展，EST转录组学

研究已有了更深入的发展，研究方法和分析策略都更加完善，并且解析了

多种生物特定状态下的转录组。Ma等利用EST技术研究了甘蔗的转录组

[39]；Xu等利用EST及基因芯片技术对来源于肝细胞肝癌患者的癌及癌旁

组织进行了全基因组组水平的差异基因表达研究[3]。

EST在转录组学研究中的优势：①EST覆盖的物种范围非常广泛，对

于一个待研究的物种，EST通常是最先获取得的基因数据；②不同来源的

EST数据的组织结构具有一定的类似性，因此不同来源的EST数据能够相

对容易的被整合到一个统一的架构之中[40]。总之，EST具有两大独特优势：

①可供研究的范围较大；②可以整合多个物种的EST数据资源进行跨物种

的转录组比较分析。当然，EST也存在有一定的弊端：①ESTs很短，没有

给出完整的表达序列；②低丰度表达基因不易获得；③由于只进行单轮测

序过程，出错率较高往往可达2%-5%；④可能存在着载体序列和核外mRNA

来源的cDNA污染或是基因组DNA的污染；⑤可能会出现镶嵌克隆；⑥存

在着冗余的序列信息，导致所需要处理的数据量很大。相比之下，基因芯

片技术（Microarray）更适于进行高通量、大规模的基因转录组学的分析研

究，因为Microarray的通量更高，可以同时检测上万乃至数万个基因的转

录情况，而且芯片技术可以同时分析多个生物样品[41]。基因芯片技术的快

速发展，大大加速了基于芯片数据分析的转录组学的发展。有关基因芯片

技术在转录组领域研究的应用将在后面详细综述。

2.2 基因表达序列分析（serial analysis of gene expression, SAGE）

SAGE是近几年来发展起来的一种以测序为前提基础的快速分析基因

表达信息的技术，它能对特定组织或细胞中的大量转录本进行鉴定并定量

分析[42]。SAGE可以定量分析已知基因及未知基因表达情况，在疾病组织、