表观转录组芯片（mRNA & lncRNA）
芯片覆盖 m6A、m5C、m1A、ac4C、m7G、Ψ 等修饰，每个项目选测一种修饰类型：一轮里给出这类修饰在不同样本与分组之间的水平差异。
01这项服务报告什么
表观转录组芯片在一轮实验里给出一类 RNA 修饰的相对水平（面板覆盖 m6A、m5C、m1A、ac4C、m7G 与 Ψ 等，每个项目选测一种修饰类型），报告的是修饰水平在不同样本或分组之间的差异。
它解决的问题是「这类修饰的水平在分子与分组之间差多少」。芯片一次读出面板覆盖的分子，把样本量大的队列先过一遍，再挑候选走单碱基路线确认位置与比例 —— 逐个分子做测序，成本和时间都不划算。
这一页不给单碱基图谱，也不给位点级化学计量：读数落在修饰水平这一层。要位点与比例，需要把候选交给单碱基服务，在同一批 RNA 上继续。
02服务优势
- 读出不受扩增偏倚：末端标记定量不经过逆转录与 PCR 扩增，横向比较更干净。
- 适合宽范围起步：候选修饰还不确定时，先用一轮广谱读数把范围收窄。
- 分组之间可对比：处理、时间点或不同队列可以并排比较。
- 边界写明白：交付明确标注这一层不给单碱基图谱、也不给位点级化学计量。
- 接着往下走：排序后的候选可以直接进入单碱基服务，样本不需要重新准备。
| 服务名称 | 样本类型 |
|---|---|
| 表观转录组芯片 —— mRNA 与 lncRNA | 从细胞 / 组织 / 血液提取的总 RNA |
03背景与设定思路
RNA 修饰的研究常常面临同一个问题：方向很多、线索很散。先挑一类修饰、再逐位点做单碱基测序，代价高且容易选错方向；先用一轮面板读数把候选分子收窄，后面的投入才更有的放矢。
芯片的读法正是为这一步设计的：每个样本给出面板上这些分子的修饰相对水平，差异分析告诉你哪些分子在分组之间动得最明显。它不追求分辨率，追求的是在一轮里把候选排出来。
修饰研究的起点常常不是某一个位点，而是一张分布图 —— 先知道哪一类值得看，再谈位点。Dominissini D. et al., Nature 2012 · DOI 10.1038/nature11112
04实验流程
从样本到修饰水平的比较结果：
- RNA 样本质检：完整性与纯度是否满足要求。
- 反转录与标记，按芯片要求制备检测样本。
- 与表观转录组芯片杂交。
- 扫描与信号提取，得到各类修饰的信号值。
- 质控、归一化与组间差异分析，输出候选修饰与候选分子清单。
05数据分析与交付
分析以「修饰类型 × 分子」为单位：先做信号质控与归一化，再逐类修饰比较组间差异，最后把结果整理成可排序的候选清单。
交付内容
- 芯片原始信号数据与扫描图像。
- 质控报告：信号分布、重复性统计与不合格样本标记。
- 修饰水平结果表（XLSX）：分子 × 修饰类型 × 信号值。
- 差异分析表（XLSX），含倍数变化与统计显著性。
- 聚类热图与火山图（PDF/PNG），以及项目说明文档。
06研究应用
- 先定方向：还不确定这类修饰在哪些分子上动得最明显时，用一轮读数排出候选顺序。
- 重塑筛选：疾病、应激或处理梯度样本里，看哪一类修饰整体动得最明显。
- 研究设计：决定哪一类修饰值得投入单碱基深度，避免提前把预算压在错误的方向上。
- 与表达数据并读：把修饰水平变化与同一批样本的表达变化放在一起看趋势。
07常见问题
这一轮测哪一种修饰？
面板覆盖 m6A、m5C、m1A、ac4C、m7G 与 Ψ 等常见修饰，每个项目选测一种修饰类型，具体范围按芯片版本与研究问题确定。
芯片结果能当位点结论用吗？
不能。它给的是修饰水平与组间差异，不含单碱基位置信息；位点与比例需要单碱基服务。
为什么不在第一轮就直接做单碱基测序？
预算与样本量通常不支持几十个候选同时做位点级实验。先用一轮广谱读数把候选收缩到少数几个方向，是目前更常见的做法。
结果怎么接下一步？
按差异排序挑出候选修饰与候选分子，用同一批 RNA 走对应的单碱基服务，样本条件一致，结论可以直接对照。
信号变化能直接等同于修饰比例变化吗？
不能。修饰水平是相对读数，受样本总量与检测效率影响；要写清比例，需要位点级的定量路线。
08参考文献
- Dominissini D, Moshitch-Moshkovitz S, Schwartz S, et al. Topology of the human and mouse m6A RNA methylomes revealed by m6A-seq. Nature 2012;485(7397):201–206. DOI 10.1038/nature11112