转录组数据分析PPT
转录组数据分析主要包括以下步骤：数据质量控制（#）在进行转录组数据分析之前，首先需要对数据质量进行控制。以下是一些常见的数据质量控制步骤：查看数据质量通过...
转录组数据分析主要包括以下步骤：数据质量控制（#）在进行转录组数据分析之前，首先需要对数据质量进行控制。以下是一些常见的数据质量控制步骤：查看数据质量通过查看数据质量报告、直方图、散点图等手段，可以初步了解数据质量，包括读长、测序深度、测序质量、样本的一致性等。去除低质量的序列在数据中可能会存在一些低质量的序列，这些序列会影响后续的分析结果。常见的去除方法是使用一些质量控制软件，例如FastQC、Trim Galore等。去除批次效应在转录组数据中，不同批次之间可能存在差异，这些差异可能影响后续的分析结果。常见的去除方法是将批次作为变量加入到线性模型中，或者使用一些软件，例如DESeq2等。数据预处理（#）在数据质量控制之后，需要对数据进行预处理，以便进行后续的分析。以下是一些常见的数据预处理步骤：基因表达量的计算基因表达量的计算是将原始的序列数据进行归一化处理，并计算每个基因的丰度。常见的计算方法有RPKM（Reads Per Kilobase Million）、TPM（Transcripts Per Million）等。基因长度的计算在计算基因表达量之前，需要知道每个基因的长度。基因长度可以根据基因组注释文件进行计算。比对到基因组对于转录组数据来说，需要将序列比对到基因组上，以便进行后续的分析。常见的比对软件有 bowtie、tophat、hisat2 等。差异表达分析（#）差异表达分析是转录组数据分析中最常见的分析之一，其目的是找到在不同条件下表达量有显著差异的基因。以下是一些常见的差异表达分析方法：DESeq2DESeq2是一种基于负二项分布的差异表达分析方法，适用于测序深度较深的RNA-seq数据。DESeq2可以处理批次效应、样本间的差异等复杂因素。DESeqDESeq是一种基于泊松分布的差异表达分析方法，适用于测序深度较浅的RNA-seq数据。DESeq可以直接处理原始的count数据，而不需要进行归一化等预处理。edgeRedgeR是一种基于负二项分布的差异表达分析方法，适用于处理具有批次效应的数据。edgeR可以更好地处理数据的离散性。BallgownBallgown是一种基于多项式分布的差异表达分析方法，它可以处理具有不同长度基因的影响、基因间的相关性等问题。Ballgown还可以对基因进行聚类分析、模块分析等。基因功能注释（#）在进行差异表达分析之后，需要对基因进行功能注释，以便了解基因的作用和功能。以下是一些常见的基因功能注释方法：基于GO注释GO注释是对基因功能进行描述的一种方式，它可以将基因归类到不同的功能类别中，例如分子功能、生物学过程、细胞组件等。对于每个基因，可以使用GO slim或详细的GO terms进行注释。常用的软件有 Blast2GO、AnnoDB等。基于KEGG注释KEGG是一个生物分子的数据库资源，它可以将基因归类到不同的信号通路和代谢通路中。对于每个基因，可以使用KEGG orthology或pathway进行注释。常用的软件有 KEGG Mapper等。
