在转录组学研究中，可变剪接（AS）是生成转录本多样性、调控基因功能的核心机制，但传统短读长 RNA-seq 难以还原完整转录本结构，导致大量复杂剪接事件被 “碎片化” 忽略。随着长读长测序、单细胞 / 空间组学、基因编辑与 AI 算法的突破，可变剪接研究已进入高通量、高精度、多维度的全新阶段。

本文依据 2026 年 4 月Nature Reviews Genetics发表的综述《Tools and tactics for studying alternative splicing》，整理可变剪接研究方法：涵盖早期经典方法、长读长测序（PacBio/ONT）对比、单细胞 / 空间剪接分析、CRISPR 剪接编辑、AI 剪接预测模型，以及遗传变异与精准医学应用。

什么是可变剪接（AS）？

Figure 1｜可变剪接如何产生转录本多样性

表1｜可变剪接的核心模式与生物学意义

AS研究技术是如何进化的？

Figure 2｜可变剪接研究技术发展时间线

表2｜可变剪接研究40年技术演进

在长读长和单细胞时代之前，可变剪接研究经历了近20年的“低通量探索期”。研究者最初只能：

• 一个基因一个基因地验证
• 很难全局分析AS
• 更无法解析复杂isoform结构

但正是这些经典技术，奠定了现代转录组学基础。

Table 1｜可变剪接研究早期经典技术全景

为什么短读长RNA-seq“不够用了”？

表3｜短读长RNA-seq的优势与核心瓶颈

Illumina看到的是“片段化转录本”，而不是：真正完整的isoform。

因为人类平均mRNA约3 kb、reads通常仅50–300 bp，因此很多复杂AS实际上被“拆碎了”。

长读长为什么改变整个AS领域？

长读长技术的出现，第一次真正实现：“一条read = 一个完整isoform”。与此同时：

• 单细胞
• 空间转录组
• Direct RNA
• 单核测序

也开始共同进入AS研究体系。

Table 2｜当前可变剪接研究主流测序技术全景图

表4｜PacBio vs ONT：长读长平台对比

表5｜长读长技术带来的核心突破

Long-read sequencing 是AS研究真正的范式革命。

因为“一条read = 一个完整转录本”

单细胞AS：为什么难？难在哪？

表6｜单细胞AS分析核心挑战

表7｜主流单细胞AS技术对比

未来重点方向：单细胞全长转录组。因为：真正决定细胞功能差异的，可能不是基因表达，而是：isoform表达。

Figure 3｜Bulk、单细胞与空间转录组中的AS解析能力对比

空间转录组：AS进入“空间时代”

表8｜空间AS研究的关键突破

未来空间组学竞争：不再只是：“空间表达”，而是“空间isoform表达”。

CRISPR正在直接“编辑剪接”

Figure 4｜CRISPR技术如何精准操控可变剪接

表9｜CRISPR-AS研究策略全景

表10｜Cas13为什么重要？

AI正在学习“剪接语言”

表11｜AI剪接预测模型发展

未来目标：建立真正的“Splicing Code”，即：输入DNA序列，即可预测：

是否发生剪接？哪种isoform产生？是否致病？

遗传变异如何导致异常剪接？

Figure 5｜遗传变异如何影响可变剪接

表12｜遗传变异-AS研究策略

AS研究未来方向

表13｜作者总结的AS研究未来方向

过去研究的是 “基因表达”，未来研究的是：“哪个细胞”、 “在什么空间” 、“表达哪个isoform”、“最终产生什么功能”

而这：可能就是下一代转录组学真正的竞争核心。

参考文献

Sousa-Luís R, Carmo-Fonseca M.Tools and tactics for studying alternative splicing.Nature Reviews Genetics, 2026.DOI: 10.1038/s41576-026-00952-4