# transcriptomics

> study of RNA transcripts

**Wikidata**: [Q28946449](https://www.wikidata.org/wiki/Q28946449)  
**Wikipedia**: [English](https://en.wikipedia.org/wiki/Transcriptomics_technologies)  
**Source**: https://4ort.xyz/entity/transcriptomics

## Summary
转录组学是研究生物体内所有RNA转录本（即转录组）的科学领域，通过分析RNA来理解基因表达和调控机制。

## Key Facts
- 是生物学的一个分支，属于“组学”范畴（instance_of: branch of biology, omics）
- 核心是研究转录组（is_the_study_of: transcriptome）
- 属于计算生物学的一部分（part_of: computational biology）
- 包含多种技术分支，如单细胞RNA测序（single-cell RNA-seq）和空间转录组学（spatial transcriptomics）
- 子类属于遗传学、计算生物学和RNA分析（subclass_of: genetics, computational biology, RNA analysis）

### Q: 转录组学是什么？
A: 转录组学是研究生物体内所有RNA转录本的科学，通过分析RNA来理解基因表达和调控机制。

### Q: 转录组学与基因组学有什么区别？
A: 转录组学关注基因表达的RNA产物，而基因组学关注DNA序列本身。

### Q: 单细胞转录组学是什么？
A: 单细胞转录组学是测量单个细胞中多个转录本的技术，包括单细胞RNA测序等方法。

## Why It Matters
转录组学对于理解基因表达调控、疾病机制（如癌症、神经退行性疾病）以及药物开发至关重要。它帮助科学家揭示细胞在不同条件下的功能状态，为精准医疗和生物技术创新提供基础数据。通过分析转录组，研究人员能够识别疾病相关的基因表达模式，从而开发新的诊断方法和治疗策略。

## Notable For
- 开发了多种技术分支，如单细胞RNA测序（single-cell RNA-seq）和空间转录组学（spatial transcriptomics），实现高分辨率基因表达分析。
- 作为计算生物学的一部分，利用数学模型和模拟技术处理和分析大规模RNA数据。
- 包含微RNA（miRNome）分析，研究微RNA的表达谱，参与基因调控网络。

## Body
### 技术分类与分支
转录组学是计算生物学的一部分，属于“组学”领域。其分支包括单细胞RNA测序（single-cell RNA-seq）、空间转录组学（spatial transcriptomics）和枪击式元转录组学（shotgun metatranscriptomics）等。这些分支分别针对不同层面的基因表达分析，如单细胞水平或空间分辨率。

### 核心概念
转录组是生物体内所有RNA转录本的集合，包括mRNA、非编码RNA等。转录组学研究这些转录本的表达水平、种类和调控机制，以理解基因在细胞中的功能。

### 应用领域
转录组学在医学、生物学和生物技术领域有广泛应用。例如，在癌症研究中，通过分析肿瘤细胞的转录组，可以识别驱动癌症的基因突变和表达异常；在药物开发中，转录组学用于评估药物对基因表达的影响，指导新药筛选。

### 关联领域
转录组学与遗传学、计算生物学紧密相关。遗传学提供基因序列的基础信息，计算生物学则提供数据分析方法。此外，与微RNA（miRNome）的研究也相关，因为miRNA是转录组的重要组成部分，参与基因调控网络。

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## References

1. [transcriptomics · GitHub Topics · GitHub](https://github.com/topics/transcriptomics)