转录组数据分析项目方案的流程

 

 

 

 

数据准备和质量控制

对原始数据进行质量控制，包括检查质量值、长度、GC含量等。

对原始数据进行去除低质量reads，过滤低复杂度reads，去除adapter序列等预处理。

序列比对和基因计数

使用HISAT2等工具将去除低质量和过滤后的reads比对到人类基因组上。

使用featureCounts或HTSeq等工具进行基因计数，计算每个基因的表达量。

差异表达分析

使用DESeq2或edgeR等工具，对基因计数矩阵进行差异表达分析，比较样本组之间的基因表达量差异。

确定差异表达基因列表和表达模式。

功能分析和可视化

对差异表达基因进行功能分析，包括GO富集分析、KEGG富集分析、基因本体分析等。

对差异表达基因进行数据可视化，包括基因表达热图、PCA分析、基因表达箱线图等。

结果报告

生成差异表达分析结果报告，包括差异表达基因列表、富集分析结果、生物学意义分析、可视化结果等。

汇总分析结果，进行结果解释和讨论。