论文标题： Bioinformatics perspectives on transcriptomics: A comprehensive review of bulk and single-cell RNA sequencing analyses

期刊：Quantitative Biology

作者：Jorge A. Tzec-Interián, Daianna González-Padilla, Elsa B. Góngora-Castillo

发表时间：15 Jun 2025

DOI：10.1002/qub2.78

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转录组在调控生命生理过程中发挥着关键作用。随着RNA-seq技术的兴起，研究者既可在组织层面探究平均表达谱，也能深入单个细胞，解析基因表达动态。伴随着计算工具、机器学习算法与下一代测序（NGS）平台的持续迭代，转录组学正迎来新的飞跃。为充分释放其潜力，系统了解 bulk RNA-seq与单细胞 RNA-seq（scRNA-seq）的优势、局限及计算要点至关重要。

近期，Quantitative Biology期刊发表了综述文章“Bioinformatics perspectives on transcriptomics: a comprehensive review of bulk and single‐cell RNA sequencing analyses”。文章系统比较了bulk RNA-seq与scRNA-seq的分析流程、应用场景与未来发展方向。

全文概要

文章首先比较了bulk RNA-seq与scRNA-seq的技术本质，即bulk RNA-seq应用于组织层面上的转录组测序，scRNA-seq则应用于单个细胞的转录组测序。bulk RNA-seq分析异质细胞群体的综合基因表达，提供组织样本的平均表达谱，适用于临床大样本、农业群体及时间序列研究。而scRNA-seq则在单细胞层面捕获基因表达，可揭示细胞异质性、识别稀有细胞类型并追踪发育轨迹。

随后，作者对比了bulk RNA-seq与scRNA-seq的实验流程。指出在使用bulk RNA-seq时，通常设置 3–12 个生物学重复即可满足差异分析；但需进行随机化处理以减少批次效应。scRNA-seq的测序流程比较复杂，需先分离单细胞（微滴、微孔或流式），随后裂解、逆转录、扩增并建库；因 RNA 量极少，dropout 率高，必须引入 UMI 与严格质控。

其次，作者系统整理了 bulk RNA-seq（Table 1）与scRNA-seq（Table 2）在质控、组装、比对、定量、归一化及下游分析环节的常用软件，并对其性能与适用场景进行了横向比较，可作为研究者选型速查表。

最后，作者提出1. bulk RNA-seq是“成本-通量-稳健性”的最佳平衡，适用于临床大样本、农业群体、时间序列；scRNA-seq以单细胞分辨率揭示异质性、发育轨迹、细胞通讯，是机制研究的“放大镜”。二者结合，才能从“宏观差异”走向“微观机制”。2. 从质控、归一化、批次校正到多组学整合，每一步都需匹配生物学假设与算法前提。盲目套用pipeline，可能把批次效应产生的差异当做生物信号，把dropout当成沉默基因。3. 深度学习正在重塑降维、去噪、轨迹推断；CRISPR+单细胞+空间组学让“扰动-表型-位置”三位一体。只有RNA-seq与scRNA-seq的协同发展，才能在单细胞分辨率下重新认识生命密码！

QB期刊介绍

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