不知道各位小伙伴有没有遇到这种情况，做了转录组测序之后发现数据结果是有了，但是还需要深层挖掘信息以贴合研究背景和目的，造成了二次分析的时间和成本浪费。为了解决这个问题，安诺基因研发团队针对医学转录组开发了两个方向的新产品，肿瘤转录组和疾病转录组，两者在信息分析内容上既有共同的转录组基本分析模块，还有各自的医学特色高级分析模块。现在快跟随小编一睹为快吧！
◆ 基本分析
安诺医学转录组保留了普通转录组的基本分析内容，如下所示为安诺医学转录组中的基本分析模块：
此外，我们对原有的分析图片进行了展示优化，优化后的图片可直接放入文章中使用，示例如下：
◆ 医学特色高级分析——肿瘤方向
A.新增NCG（Network of Cancer Gene）分析
NCG（Network of Cancer Gene）数据库被誉为超级好用的癌症候选基因数据库，医学转录组引入该分析模块，不但可以对差异基因/或者感兴趣的基因进行癌症基因网络数据库的富集分析还可以构建癌症与基因的关系网络，深层次挖掘基因与癌症的关系。
B. 差异表达基因COSMIC（Catalogue of Somatic Mutations in Cancer）注释分析
COSMIC是研究癌症相关体细胞突变位点的最大的数据库之一，医学转录组中此模块分析可以帮助找到关键的肿瘤相关基因。
C. 肿瘤免疫微环境分析——可了解肿瘤样本免疫细胞浸润情况
肿瘤免疫微环境[1]
D. 融合基因分析
融合基因圈图
E. 新生抗原分析及抗原呈递加工机器分析
可以预测新生抗原及呈递加工机器相关基因的表达情况，该分析结果为癌症免疫治疗提供强有力的帮助。
HLA类型图
F. 体细胞突变分析等肿瘤特色分析
该模块分析是基于转录组水平上的体细胞突变检测，利用GATK软件进行探索性研究，可辅助研究者进行肿瘤突变更多的探索。
◆ 医学特色高级分析——疾病方向
A. 新增DisGeNET分析
该分析模块所采用的数据库可帮助获得与疾病相关联的基因或者突变位点的信息（疾病靶点）。
B. 新增DO（Disease Ontology）分析
DO数据库是对人类疾病与罕见病进行归纳整理的数据库，该模块疾病相似关系的研究对于复杂疾病发病机制理解、重大疾病早期预防、诊断、新药物研发及药物安全评估具有重要作用。
C. 新增Reactome分析 ——该数据库汇集了人类各项反应及生物学通路。
D. 新增代谢通路WikiPathway的分析
众所周知KEGG的pathway是跨物种的概念，而WikiPathway是针对每一个物种，收录其特定的pathway信息，可以作为KEGG pathway的补充。
E. GSEA富集分析、融合基因分析等医学分析
对于差异基因进行上述疾病数据库和生物学通路数据库的富集分析和与基因的关系网络分析，进而进行多维度全方位的疾病数据的挖掘。
◆ 转录组常规高级分析
本次升级不仅在功能分析上更具个性化，实用性更是超乎你的想象。安诺医学转录组已经陪伴大家度过了两个春秋，在未来的道路上我们会紧紧跟随科研步伐，为客户开发最实用的产品，如需进一步了解请联系当地销售~
安诺基因在转录组测序方面拥有多样化的产品类型，涵盖了普通转录组测序产品，医学转录组测序产品、lncRNA测序产品、医学lncRNA测序产品、circRNA测序产品、全转录组测序产品等，各类型产品均具有丰富的项目经验及物种经验，拥有专业的实验团队、分析团队以及领先的二代、三代测序平台，为大家提供高质量的测序服务，满足广大科研工作者们的研究需求，一切只为助力科研。
参考文献：
[1] Balkwill F R, Capasso M, Hagemann T. The tumor microenvironment at a glance[J]. Journal of Cell Science, 2012, 125(23):5591-6.
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