真核有参转录组测序-结果展示-J9九游会

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真核有参转录组测序

数据质控

测序得到的原始测序序列（Sequenced Reads）或者 raw reads，里面含有带接头的、低质量的reads，为了保证信息分析质量，必须对raw reads过滤，得到clean reads，后续分析都基于clean reads。在测序过程中会存在一定的错误率，测序错误率分布检查可以反映测序数据的质量。

参考序列比对

将比对到基因组上的reads分布情况进行统计，定位区域分为Exon（外显子）、Intron（内含子）
和Intergenic（基因间区）。reads与参考基因组比对率，
指比对到参考基因组上的reads数目除以有效测序数据的reads数据，可反映样本的基因组拼接注释水平。

基因表达水平分析

一个基因表达水平的直接体现就是其转录本的丰度情况，转录本丰度越高，则基因表达水平越高。我们通过所有基因的FPKM密度图以及小提琴图对不同实验条件下的基因表达水平进行比较，可以直观的获得不同实验条件下基因表达水平的情况。

RNA-seq相关性分析

RNA-seq相关性分析，是证明所涉及的生物学实验操作是可以重复的且变异不大，另一个是为了确保后续的差异基因分析得到更可靠的结果。

差异表达基因分析

差异表达基因以火山图、聚类热图、韦恩图等形式展示，可直观展示样本间差异基因表达的情况。用火山图可直观展示不同实验条件下差异基因的分布情况。

差异表达基因筛选及聚类分析

聚类分析用于判断差异基因在不同实验条件下的表达模式，可通过将表达模式相同或相近的基因聚集成类，可清晰解读不同条件下样本间表达模式的差异。

差异基因GO富集分析

差异基因GO富集柱状图，直观的反映出在生物过程（biological process）、细胞组分（cellular component）
和分子功能（molecular function），富集的GO term上差异基因的个数分布情况。
可挖掘差异基因的功能及所在的信号通路，缩小基因筛选的范围。