转录组作为连接基因遗传信息与蛋白功能执行的核心枢纽，一直是科学家们关注的焦点，随着科学探索的不断深入，研究人员发现癌症等复杂疾病往往伴随着大量可变剪接 (AS) 事件的发生，准确表征AS产生的全长转录异构体对于生物学和疾病研究至关重要。传统基于二代短片段测序的bulk RNA-seq必须通过算法来推断原始转录本异构体，但由于可变剪接的复杂性，许多异构体具有高度相似的结构，推断的转录本往往不准确。而使用PacBio Kinnex全长转录本串联测序无需cDNA片段化和复杂转录本组装即可得到高通量的全长转录异构体序列信息，从而实现更为准确高效的全长转录异构体检测。

01 Kinnex full-length RNA产品优势

01. 长读长直接获取全长转录本信息
Long reads                                     
长读长可直接获得从5'至3'端的全长转录本信息，便于检测到新基因和转录异构体。

02. 高准确性
High accuracy
HiFi测序的准确率可达99.9%（Q30），能够准确表征可变剪接位点。

03. 高性价比
Cost-effective                 
Kinnex全长转录组建库方案使用8x cDNA串联方式进行文库构建，大幅提升了全长转录组的测序通量，降低了建库测序的成本。

02 Kinnex全长转录组技术原理与流程

Kinnex 全长RNA试剂盒采用MAS-Seq方法来提高PacBio长读长测序的通量。MAS-Seq 是一种将cDNA分子连接成较长片段的串联方法。对串联分子测序产生的 HiFi reads 进行生物信息学拆分，即可还原原始cDNA序列。Kinnex全长转录组建库流程以RNA作为起始样本，基于Iso-Seq方法生成全长cDNA，作为Kinnex full-length RNA试剂盒的输入样本，以8x cDNA串联方式进行文库构建，从而提高通量，减少测序成本，实现经济高效的全长转录本测序。此外，Kinnex全长转录组建库过程中可加入Barcode标签信息，支持多样本混样测序，大大增加了不同数据量实验需求的灵活性。
 

03 Kinnex full-length RNA数据表现

下表为UHRR样本在PacBio的Revio和Vega长读长平台的Kinnex测试数据，结果表明，Kinnex数据具有高效的数据产出和良好的稳定性，每个样本检测到的基因数均>20,000，转录异构体>100,000，其中多数为新发现的转录异构体，极大的丰富了新转录本的检出。

04 Kinnex full-length RNA应用测序推荐

Kinnex全长转录本测序作为生物学和疾病领域研究的有力工具，可应用于多种场景。在人类疾病研究中，研究人员可用其识别与罕见疾病、表型性状和神经系统疾病相关的异常剪接，用其发现癌症驱动突变，融合基因和新表位，揭示癌症疫苗研究的潜在候选靶点。在动植物基因组注释中，亦可辅助进行物种综合转录本注释。下表为针对不同的研究项目和目标推荐的测序数据量参考，可根据实际需求调整。

订购信息
Ordering Information
Kinnex 全长转录组建库流程需要Iso-Seq express 2.0 kit (103-071-500)和Kinnex full-length RNA kit (103-072-000)两款试剂盒配合使用。

随着生命科学探索的逐步深入和测序技术的不断进步，越来越多的研究人员采用基于Iso-seq的HiFi测序对全长转录本进行解析。例如，有研究人员通过全长转录异构体串联测序检测了儿童弥漫性中线胶质瘤与其邻近非恶性组织相比的差异全长转录异构体表达，发现细胞外基质（ECM）基因在肿瘤样本中显著高表达（SPARC 基因的特定异构体表达量高出癌旁组织11,676倍），并表征了多个肿瘤特异性新型异构体¹。此外，还有研究人员使用基于Iso-Seq的全长转录本测序鉴定了海牛的新基因位点和转录异构体，强调了PacBio长读长测序在转录异构体（isoform）分析中的核心优势和使用高质量的转录本模型结合从头算方法进行有效基因组注释的重要性²。而Kinnex方法带来的基于Iso-seq的高通量提升，将会极大程度的助力研究人员在疾病标志物、癌症深度挖掘等多领域的科研探索突破，推动大规模的全长转录组研究。

参考文献
1.Wijeratne, S., Gonzalez, M.E.H., Roach, K. et al. Full-length isoform concatenation sequencing to resolve cancer transcriptome complexity. BMC Genomics 25, 122 (2024). doi: 10.1186/s12864-024-10021-x
2.Paniagua A, Agustín-García C, Pardo-Palacios FJ. et al. Evaluation of strategies for evidence-driven genome annotation using long-read RNA-seq. Genome Res. (2025) Apr 14;35(4):1053-1064. doi: 10.1101/gr.279864.124.
 

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