从样本到发现：测序技术全流程实战与前沿应用
本次journal我们主要探讨了测序技术从基础原理到前沿应用的完整体系。
内容主要分为三个部分：
Part1：测序技术基础与选择逻辑
Part2：测序研究中的工作流程与可视化
Part3：测序技术的前沿与应用
Part1：测序技术基础与选择逻辑
本部分首先回顾了测序技术的发展历程。从第一代Sanger测序技术的奠基作用，到第二代Illumina高通量短读长测序技术的广泛应用，再到第三代测序如PacBio和Nanopore带来的技术革新，测序技术不断进化以满足更复杂的研究需求。第二代测序以高通量、高精度、低成本著称，适合大规模的基因表达分析与突变检测，是目前应用最广泛的技术。而第三代测序则以超长读长、无PCR扩增以及可直接测序RNA等优势，突破了重复区域组装、全长转录本分析、甲基化修饰检测等瓶颈，成为当前研究中的重要补充和突破方向。测序技术的演进不仅提高了测序效率与精度，也不断拓宽其在基础研究和临床应用中的边界。
随着研究需求从群体水平走向单细胞乃至亚细胞精度，测序技术进入“分辨率革命”阶段。这一过程中，技术难度显著提升。从最初的bulk RNA-seq 检测平均表达水平，到single-cell RNA-seq 实现对细胞异质性、发育轨迹和罕见细胞类型的刻画，再到spatial transcriptomics 将表达数据与空间定位信息融合，测序的深度与维度持续拓展。这些高分辨率技术不仅对样本质量、处理流程和实验设计提出更高要求，也带来了数据处理和结果解释的挑战。例如，单细胞RNA-seq 要求对每个细胞进行分离与建库，存在“掉落事件（dropout）”等噪声问题；而空间转录组则需在保留组织结构的同时实现高通量数据采集，对组织切片处理和定位精度要求极高。因此，在研究设计中必须在分辨率、成本、可操作性和下游分析能力之间做出综合权衡，才能选择最适合的测序策略并获得高质量、可解释的数据。
Part2：RNA测序研究中的工作流程与可视化
在第一部分系统梳理测序技术发展脉络及分辨率革命后，第二部分聚焦于测序数据的深度分析与生物学阐释，通过“数据可视化方法解析”与“Bulk RNA-seq实战流程”两大模块，构建从数据呈现到机制挖掘的完整技术链条。
测序数据的可视化是衔接技术分析与科学发现的核心环节。面对高通量测序产生的海量数据，火山图以-log10(P值)与log2(FC)为双轴，精准定位差异表达基因，例如果蝇慢性社交隔离模型中，通过该图清晰识别出439个与7天隔离显著相关的基因，其中starvation信号通路基因呈现显著富集趋势。维恩图则通过交集与独集分析，揭示多组实验差异基因的动态分布规律，如在隔离1天与7天的对比中，1851个基因的特异性表达变化，直观展现基因表达的时间依赖性调控特征。降维技术在复杂数据结构解析中发挥关键作用：PCA通过提取主成分，将高维表达数据映射至低维空间，有效区分果蝇脑区在行走与休息状态的整体表达模式，更揭示衰老干预后基因表达向年轻态的趋同趋势；UMAP则针对单细胞数据的非线性特征，实现细胞亚群的精细聚类，如在雌雄果蝇P1神经细胞分析中，精准识别出性别相关的功能亚群，展现细胞异质性解析的强大能力。功能富集分析进一步链接基因表达与生物学功能，GO/KEGG分析以条形图、气泡图等形式，将差异基因富集至“脂肪酸β-氧化”“糖酵解”等关键代谢通路，结合GSEA对剪切体、内吞作用等复杂通路的方向性富集分析，为表型关联机制提供直接线索；WGCNA与PPI网络则从基因共表达模块与蛋白互作层面，构建分子调控网络，如通过PPI网络揭示CG10764、TBC1D5等核心基因在蛋白互作中的枢纽作用，深化对基因协同调控的理解。
在Bulk RNA-seq实战流程中，研究以果蝇模式生物为对象，通过标准化代码框架演示了从原始数据到功能解读的全流程技术路径。基于R语言Bioconductor生态（DESeq2、clusterProfiler等工具），依次完成数据质控、参考基因组比对、表达定量（TPM计算）及差异基因筛选，借助EnhancedVolcano等工具实现可视化验证。代码示例涵盖环境配置、结果保存等工程化细节，保障分析流程的可复现性与模块化扩展。
第二部分通过“方法解析-案例验证-流程实操”的递进式叙述，不仅阐明了测序数据可视化的核心工具及其生物学应用场景，更通过完整的代码演示与技术细节解析，构建了Bulk RNA-seq分析的标准化范式。其价值在于将高通量测序技术从实验端延伸至数据分析端，通过火山图、PCA等可视化方法实现数据特征的直观呈现，借助统计工具与代码流程保障分析的严谨性，最终将基因表达变化与生理表型（如隔离诱导的睡眠减少、代谢通路激活）建立直接关联。这一体系化的分析框架，既为神经科学、发育生物学等领域提供可复用的技术模板，也为单细胞、空间组学等更高维度数据的整合分析奠定了方法学基础，彰显了“数据驱动实验设计，分析赋能科学发现”的研究逻辑。
Part3：测序技术的前沿与应用
在第二部分构建测序数据深度分析框架后，第三部分聚焦测序技术前沿及跨维度整合，通过新兴技术、融合应用与神经科学实践，展现其从单一技术到多维解析的跨越。
第三代测序与微流控技术带来核心突破：纳米孔测序以超长读长、便携性支持单分子实时检测，适用于全长转录组与表观修饰分析；微流控技术如Drop-seq实现单细胞高通量分析，低成本处理万级细胞，推动大规模细胞异质性研究，微流控DNA纯化则高效处理微量样本，减少损伤。
技术融合打破维度限制：GUIDE-seq结合测序与CRISPR，无偏检测基因编辑脱靶效应；空间组学中，FISSEQ保留组织原位结构进行RNA测序，揭示修复相关基因空间分布，seqFISH+通过多轮荧光解码实现万级基因空间图谱绘制；Patch-seq整合电生理与单细胞测序，在小鼠神经元中建立离子通道基因表达与电信号特征的直接关联，鉴定神经元亚型分子标记。
在神经科学中，测序技术整合应用推动深度解析：单细胞多组学揭示神经元分化中表观遗传与转录协同调控，Patch-seq通过超4,200个神经元分析，鉴定跨模态一致的中间神经元亚型，展现“分子-功能”精准映射。这些技术突破传统限制，构建多维解析体系，为神经系统复杂机制研究提供跨学科工具，预示着与AI、基因编辑等融合的广阔前景。
总结
本次journal我们首先梳理了测序技术的发展脉络，从第一代到第三代技术的革新，以及Bulk RNA-seq、单细胞测序、空间转录组等不同分辨率技术的特点与选择逻辑，强调在研究设计中需综合权衡分辨率、成本与可操作性。接着聚焦实验设计与数据质控实战，通过数据可视化方法解析（如火山图、维恩图、PCA等）和Bulk RNA-seq实战流程，构建了从数据处理到生物学阐释的标准化分析框架，展现了如何通过技术细节与代码实操将基因表达变化与生理表型建立关联。最后介绍测序技术的前沿动态，包括纳米孔、微流控等新兴技术，以及与CRISPR、电生理、空间组学等领域的融合应用，尤其是在神经科学中实现单细胞多组学整合与“分子-功能”精准映射，为复杂生物学问题提供了跨维度解决方案。
本次journal club的 slides 见附件pdf：
by 陈东亮、李小龙、马铭泽
