最近，超高通量RNA测序（RNA-Seq）被发展成为一种分析基因表达的方法。通过获得数千万甚至数亿次转录序列的读取，RNA-Seq实验可以对任何感兴趣的样本中的基因（转录物）数量进行全面调查。本文介绍了一种用于从RNA-Seq数据估计亚型丰度的统计模型，该模型具有足够的灵活性，可以容纳单端和双端RNA-Seq-数据以及沿着转录本长度的取样偏差。基于对该模型最小充分统计量的推导，给出了该模型最大似然估计量的计算可行实现。此外，研究表明，与固定测序深度的单端测序相比，使用配对末端RNA-Seq可以提供更准确的亚型丰度估计。并进行了仿真研究。