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一、RNA-seq数据分析完整流程
``` 原始测序数据 (FASTQ) ↓ 质量控制 (FastQC, MultiQC) ↓ 去除低质量和接头序列 (Trimmomatic, cutadapt) ↓ 比对到参考基因组 (STAR, HISAT2) ↓ 比对后处理 (排序, 索引) ↓ 表达量定量 (featureCounts, HTSeq, Salmon) ↓ 原始count矩阵...
📖 定义
原始测序数据 (FASTQ)
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质量控制 (FastQC, MultiQC)
↓
去除低质量和接头序列 (Trimmomatic, cutadapt)
↓
比对到参考基因组 (STAR, HISAT2)
↓
比对后处理 (排序, 索引)
↓
表达量定量 (featureCounts, HTSeq, Salmon)
↓
原始count矩阵
↓
数据探索 (PCA, 样本相关性热图)
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差异表达分析 (DESeq2, edgeR, limma)
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差异表达基因列表
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功能富集分析 (clusterProfiler, DAVID, GSEA)
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生物学解释和可视化