生物科研人員發(fā)文章必不可少的就是對測序數(shù)據(jù)梳理整合，目前比較火爆的分析內(nèi)容有關(guān)鍵基因篩選，基因家族分析，排名前十的GO注釋分類圖，特定功能相關(guān)基因的互作網(wǎng)絡(luò)圖，多個(gè)分組共有差異基因通路展示，轉(zhuǎn)錄因子預(yù)測及功能分析等等。這些分析怎么做？需要提供什么數(shù)據(jù)？收費(fèi)貴不貴？多久能拿到結(jié)果？我能不能自己做？

轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析目前比較模式化，要想贏得審稿人青睞，必須要結(jié)合具體的科學(xué)問題做針對性展示。轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析挖掘幾步走？我們將眾多的分析內(nèi)容歸納為4大類：所有基因挖掘、差異基因挖掘、表達(dá)量挖掘、高級工具挖掘。

1、所有基因挖掘

針對所有檢測到的基因，我們可以用基因名稱、功能注釋、序列信息等進(jìn)行檢索篩選；基于篩選的關(guān)鍵基因或者前期研究結(jié)果，重點(diǎn)關(guān)注某類基因家族，從序列信息比對、功能結(jié)構(gòu)域保守性分析、家族進(jìn)化樹分析、表達(dá)模式分析等進(jìn)行研究，進(jìn)而解析基因家族與生物學(xué)性狀的關(guān)系。

2、差異基因挖掘

差異基因挖掘是基于差異基因篩選，實(shí)現(xiàn)不同分組間差異表達(dá)基因的比較、功能注釋和通路富集分析等，解析參與生物學(xué)過程的關(guān)鍵基因及其功能。

3、表達(dá)量挖掘

表達(dá)量挖掘可以根據(jù)各個(gè)基因的表達(dá)量，實(shí)現(xiàn)不同樣品中共同表達(dá)和特異表達(dá)的基因的篩選，如組織特有表達(dá)基因篩選、不同處理樣品間特異表達(dá)基因篩選、不同發(fā)育時(shí)期特異表達(dá)基因篩選等，并對特定基因進(jìn)行后續(xù)功能分類分析，如聚類分析，表達(dá)模式分析等。

4、高級工具挖掘

高級工具挖掘主要是整合基因表達(dá)量與表型數(shù)據(jù)、互作信息、其他組學(xué)信息，進(jìn)行基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)（WGCNA）、蛋白互作網(wǎng)絡(luò)圖、組學(xué)聯(lián)合分析等，解析基礎(chǔ)代謝過程和轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。

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