Bulk转录组测序技术平台：赋能呼吸内科疾病研究的分子利器

转录组测序技术作为解析基因表达调控网络、挖掘疾病分子机制的核心手段，已广泛应用于生物医药研究的各个领域。

一、技术原理与背景

Bulk转录组测序以“混合提取、整体测量”为核心思路，对样本中大量细胞的总RNA进行高通量测序，获取特定生理或病理状态下细胞内所有转录产物（mRNA、非编码RNA等）的整体表达特征，反映样本中基因表达的平均水平与全局变化规律。Bulk RNA-seq技术，核心优势在于通过优化的条形码寡核苷酸（dT）引物，在cDNA第一链合成阶段为每个样本添加独特标识，并引入UMI（独特分子标识符）系统，可有效降低PCR扩增噪音与偏好性，同时实现多样本混合测序，大幅提升实验效率与数据稳定性。

相较于传统转录组测序技术，Bulk转录组测序平台进一步整合了公司在多组学领域的技术积累，可与蛋白检测、免疫组化等平台形成联动，实现从基因到蛋白的跨维度验证，为研究提供更完整的分子证据链。

二、技术操作流程

Bulk转录组测序平台遵循标准化操作流程，全程严格质控，确保实验结果的可靠性与可重复性，具体流程如下：

1. 样本接收与处理：接收呼吸内科临床样本（如支气管肺泡灌洗液、肺组织、外周血单个核细胞等），采用专用试剂盒进行总RNA提取，通过Nanodrop与Agilent 2100检测RNA纯度（A260/A280介于1.8-2.0）与完整性（RIN值≥7.0），剔除降解样本。
2. 条形码标记与逆转录：采用含独特条形码与UMI的dT引物，对每个样本RNA进行特异性标记，随后进行逆转录反应合成cDNA第一链，实现样本身份的精准区分。
3. 样本混合与文库构建：将带有独特条形码的cDNA样本混合，统一进行第二链合成、片段化、末端修复及接头连接，构建链特异性测序文库，单次可处理96个及以上样本，大幅简化实验流程。
4. 测序与质控：基于Illumina测序平台进行高通量测序，测序深度根据研究需求定制（常规转录组≥6G clean data），对原始数据进行过滤，去除接头序列、低质量reads，确保有效数据占比≥95%。
5. 生物信息学分析：提供标准化分析流程，包括基因表达定量、差异表达基因筛选（|log2FC|≥1，P-adjust<0.05）、GO/KEGG通路富集分析、蛋白互作网络构建等，同时可结合呼吸内科疾病特点提供个性化分析方案。

三、对比基础实验的技术优势

相较于RT-qPCR、Northern Blot等基础基因表达检测实验，Bulk转录组测序平台具备显著技术优势，具体体现在：

• 高通量与全基因组覆盖：打破基础实验仅能检测少数已知基因的局限，一次性解析样本中数千个基因的表达变化，可发现新的疾病相关基因与转录本，拓展研究视野。
• 高灵敏度与准确性：依托UMI技术与DNA扩增荧光标记体系，可精准检测低丰度基因与瞬时表达变化，检测灵敏度远超RT-qPCR，且能有效避免PCR扩增偏差，数据重复性更优。
• 高效低成本与样本兼容性：多样本混合测序模式大幅降低单样本测序成本，同时支持低起始量RNA样本（最低可至10ng）检测，适配呼吸内科珍贵临床样本（如微量灌洗液）的研究需求。
• 多维度数据价值：不仅能获取基因表达水平数据，还可挖掘可变剪接、基因融合、非编码RNA调控等信息，为机制研究提供更丰富的分子线索，而基础实验仅能获取单一表达指标。

四、赋能呼吸内科疾病研究的应用场景

呼吸内科疾病（如慢性阻塞性肺疾病、哮喘、肺纤维化、肺部肿瘤等）的发病机制复杂，涉及炎症反应、免疫调节、细胞凋亡等多个分子通路的异常调控。Bulk转录组测序平台可深度赋能该领域研究，为疾病机制解析、标志物筛选及治疗靶点发现提供核心技术支撑。

以慢性阻塞性肺疾病（COPD）研究为例，平台可通过对比COPD患者与健康人群的肺组织、外周血样本转录组差异，筛选出疾病进展相关的核心差异基因（如炎症因子IL-6、TNF-α，基质金属蛋白酶MMP9等），明确其表达调控网络；同时可结合Luminex多因子检测、MSD电化学发光平台，实现基因表达与蛋白水平的跨维度验证，精准揭示COPD气道炎症与气道重塑的分子机制。在肺部肿瘤研究中，通过对肿瘤组织与癌旁组织的转录组分析，可区分不同亚型肿瘤的分子特征，为临床个体化治疗提供依据，这与多组学整合分析揭示食管鳞状细胞癌亚型的研究思路高度契合，彰显了转录组测序在肿瘤分型研究中的核心价值。

五、解决呼吸内科疾病研究的核心难题

Bulk转录组测序平台可针对性解决呼吸内科疾病研究中的多个关键痛点：

1. 解决疾病机制模糊难题：突破传统研究仅能聚焦单个或少数通路的局限，通过全基因组转录组分析，系统挖掘呼吸内科疾病发病的核心调控通路与关键基因，明确多分子间的相互作用关系，为机制研究提供全景式分子图谱。
2. 解决早期诊断标志物匮乏难题：通过大样本量转录组差异分析，筛选出具有特异性表达的基因标志物（如非编码RNA、分泌蛋白编码基因），结合临床样本验证，开发高灵敏度、高特异性的诊断指标，助力呼吸内科疾病的早期筛查与诊断。
3. 解决治疗靶点开发低效难题：基于转录组数据锁定疾病特异性表达基因与通路，为靶向药物研发提供精准靶点，同时可通过药物干预前后的转录组变化分析，评估药物疗效与作用机制，加速药物研发进程。
4. 解决临床样本利用不足难题：适配低起始量、脆弱临床样本的检测需求，最大化挖掘珍贵临床样本的分子价值，实现对微量样本的深度解析，为临床研究与转化应用提供有力支撑。