嘿，听说了么，隔壁老王又发了一篇Nature？
怕什么，我们不是做了50对全基因组测序么？
你个老坦儿，人家多组学都做疯了，就你还只知道基因组。
是的，单个组学的探索已经不能满足癌症研究日新月异的发展，多组学获得了空前的关注度和回头率。其中，基因组是遗传信息的载体和传递者，转录组是研究基因表达谱的主要手段，这两位的重要性看中心法则上的排名就知道了。
诺禾癌症业务线的基因组研究经过多年发展，已经日趋完善，不仅表现在变异检出准确率的不断优化，针对不同分析方向，如驱动机制、肿瘤进化等都已形成成熟的分析策略。然而，纵观市场上的转录组，迷之相似，千篇一律，有些分析也不那么切合癌症的研究。为此，经过我们多年苦心钻研，终于炼成绝世秘籍——癌症特色转录组。啥也不说了，上图先。
图1 癌症特色mRNA分析流程
癌症特色在哪里捏？且听小编慢慢道来：
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标准分析流程切合癌症研究
打眼一看你们这标准分析流程，还不是定量差异富集，哪里不一样了？张爱玲说过，长得不好看就要靠奇装异服来装点，我们不会为了追求花里胡哨而舍弃本质，而会把最核心的内容做到最好，比如，我们对差异基因等结果都专门注释了癌症数据库信息；比如，我们针对很多客户对差异分析怎么分组的困惑，深度调研了癌症研究最为常见的分组，如正常与肿瘤分组比较癌变导致的表达谱变化，突变与野生型分组进一步阐明突变的作用机制，治疗前后或者临床分期分组从而更好地关联临床信息等。
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个性化分析专门针对癌症开发
个性化分析中每一个条目都经过大量调研，引入癌症研究中最权威的分析，满足四海八荒不同类型的研究需求。比如，GSEA富集分析被新英格兰 (The New England Journal of Medicine)、Science等多篇高分文献引用；比如，癌症分子分型中乳腺癌的转录组分型已应用于临床治疗。
图2 基于转录组数据的consensus分子分型图
再比如，都知道可变剪切和癌症的密切相关性，你听过可变剪切和临床生存的关联分析么？我们通过算法对可变剪切的PSI值进行量化后，和患者生存时间进行关联分析，找到影响生存的重要可变剪切事件。
当然我们的个性化分析远远不止于此，肿瘤微环境相关分析、RNA 编辑相关分析和病毒整合等个性化分析也火热开发中，时刻走在癌症研究的最前沿。
图3 可变剪切事件生存分析曲线图
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分析软件权威且在癌症研究中引用广泛
每粒种子都有适合自己生长的土壤，每个软件都有适合自己的方向，比如不同的物种、有无生物学重复、有参无参等等。我们选取癌症研究中权威且引用率极高的软件作为分析利器，比如Cufflinks软件包用于lncRNA的分析，edgeR用于mRNA差异分析等等。总之，确认过眼神，都是和癌症研究合适的软件。
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癌症特色服务
术业有专攻，许多专于临床或者科研的老师可能并不熟知测序和生物信息分析，每每拿到一堆原始数据和一份简单的报告，总是惆怅不已。我们注重科研服务的质量，在保证交付结果准确性的同时，注重数据解读。我们的结题报告不止是分析的结果，还是一本癌症分析科普读物。
前面说到基因组和转录组是癌症研究最为重要的两个组学，基于我们成熟的基因组和癌症特色转录组，我们也开发了“基因组＋转录组”联合的分析策略，不仅可以研究突变对基因和通路表达的改变，深入研究癌症机制，还可以基于基因组和转录组进行联合分型，全面提炼不同亚型患者的分子特征，有助于后续的精准治疗。
总体来说，癌症特色转录组相较于传统转录组，研究目标更明确、软件适应性更强、分析结果更全面，更能满足癌症研究需求。一言以蔽之，千篇一律的转录组经过我们的匠心独运，深深落地于癌症多组学研究中。
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