多组学分析FAQ汇总

• • 做转录组是相对定量对不对，能得到组间差异“处理后的比处理前的上调了20%”这种结果描述吗

  转录组分析可以是定量的，也可以是相对定量的。在转录组研究中，相对定量通常指的是通过比较不同样品（如处理组与对照组）之间的基因表达水平差异来分析基因的表达变化。 转录组研究通常使用两种主要技术：微阵列（DNA芯片）和高通量测序（如RNA-Seq）。这两种技术都可以用来进行相对定量分析： 1

• • 做酵母BY4741，库里只有酵母S288C，这个可以作为转录组测序的参考基因组嘛？

  BY4741和S288C都是酵母Saccharomyces cerevisiae的常见实验菌株。S288C是酵母的参考菌株，它的基因组序列是最先被测定的，并且在很多基因组工具和数据库中被广泛使用作为参考。而BY4741是一个从S288C衍生出的haploid菌株，用于多种基因组学研究，包括基

• • 关于转录组测序双端测序的问题，转录组测序时，pair end 双端测序时，用FPKM计算为什么小于等于RPKM的2倍？

  RPKM（Reads Per Kilobase of transcript, per Million mapped reads）和FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript, per Million mapped reads）都是转录组数据分析中用于标

• • 单细胞转录组数据的counts，TPM，log-TPM的概率分布都是怎样的?

  1.Counts（计数）： Counts是指在每个基因上观察到的RNA分子的数量。它是通过对测序数据进行基因定量得到的。 在单细胞转录组数据中，counts的概率分布通常是离散的，因为它是整数值。每个基因的counts值可以从0开始一直到非常高的数字。 在一个细胞中，每个基因的counts

• • 请问转录组测序中，三组数据两两进行比较应该怎么绘制热图啊？?

  在转录组测序中，如果你有三组数据并想进行两两比较，可以参考以下步骤： 1.数据预处理： 首先，对原始的转录组测序数据进行质控和过滤，去除低质量的reads和可能的污染。 然后，使用合适的对齐和拼接工具将测序数据比对到参考基因组上，得到每个基因的表达水平。 最后，对表达矩阵进行归一化处理，

• • 请问转录组测序，不同物种中的某些特定基因的基因表达量该怎么计算？

  计算不同物种中特定基因的表达水平，可以参考一下方法： 1.质量控制和数据清理: 使用质量控制工具（例如FastQC）对原始测序数据（FASTQ文件）进行评估，以检查测序质量，重复内容，接头污染等。 基于质量控制报告，用序列清理工具（例如Trimmomatic或cutadapt）去除低质量

• • 转录组测序，同一个测序文件，高度相似的两个基因的fragment计数是不是应该差不多？已解决，谢谢。？

  对于同一个测序文件中的两个高度相似的基因，它们的fragment计数可能会有所不同，这取决于多个因素： 1.基因的长度和结构： 基因的长度和结构可能会影响其在转录组测序中的fragment计数。较长的基因可能会产生更多的fragments，从而导致其fragment计数较高。此外，基因的结

• • 请问老师我们在转录组测序中怎么筛选出保护酶基因？

  在转录组测序数据中筛选保护酶基因，可以通过以下步骤实现： 1.基因注释: 使用基因组或转录组注释数据库来获取关于已知保护酶的信息。这些数据库包括基因名称、功能描述等，可以帮助你确定哪些基因编码保护酶。 2.关键词搜索: 在转录组数据的基因注释中搜索与“保护酶”、“抗氧化”等相关的关键词或

• • 普通转录组测序的送样要求是什么？

  普通转录组测序的送样要求主要包括： 1.样品类型: 总RNA或富集的mRNA。 2.数量和质量: 足够的RNA量（通常要求至少为1-5 µg）。 高质量的RNA，通常使用RNA完整性数值（RIN）来评估，要求RIN通常在7.0以上。 3.纯度: OD260/280比率通常在1.8-2.

• • 新手小白怎么做转录组分析啊?

  对于新手来说，转录组分析可能看起来相当复杂，因为它包括多个步骤和对生物信息学工具的使用。但是，通过分步骤学习和使用用户友好的分析平台，新手也可以开始进行基本的转录组分析。在进行实际的研究之前，可以适当利用Coursera、edX和YouTube上的免费资源，了解生物信息学和转录组分析的基础。