真核有参转录组测序，拿到数据怎么分析？图怎么做？

真核有参转录组测序（RNA-Seq）的数据分析是一个复杂的过程，包括多个步骤，如数据质量控制、比对、表达量定量、差异表达分析、功能注释和通路分析等。以下是一个大致的分析流程：




1.质量控制：

使用如FastQC进行原始测序数据的质量检查。包括序列的质量分数、碱基组成和序列重复性等。




2.去除接头和低质量序列：

使用工具如Trimmomatic或Cutadapt去除测序接头和低质量序列。




3.序列比对：

将处理后的序列比对到参考基因组上。常用的比对工具包括STAR、HISAT2等。




4.定量表达：

用工具如HTSeq或featureCounts对比对后的结果进行基因表达水平的定量。统计每个基因或转录本的读段计数（count），作为表达量的指标。




5.差异表达分析：

使用DESeq2或edgeR等工具，根据读段计数进行表达量的标准化，然后识别在不同条件或样本间表达量显著差异的基因。




6.功能注释与富集分析：

对差异表达的基因进行功能注释，并进行通路或基因本体（GO）富集分析，如使用DAVID或GSEA工具。




二、图表的制作：




1.质量控制图：

• 工具：FastQC、MultiQC。
• 图表：质量分布图、GC含量图、序列重复图等。
• 目的：可视化数据质量，帮助判断是否需要数据修剪或过滤。



2.表达量分布图：

• 工具：R或Python（例如ggplot2、matplotlib）。
• 图表：箱线图、直方图等。
• 目的：展示不同样本中基因表达量的分布情况



3.差异表达分析图：

• 工具：R或Python。
• 图表：火山图（显示表达量变化与统计显著性）、MA图（表达量变化与平均表达量的关系）。
• 目的：可视化差异表达基因，突出显著变化的基因



4.聚类和热图：

• 工具：R或Python。
• 图表：聚类热图。
• 目的：显示样本或基因之间的相似性和差异性，揭示潜在的生物学模式。



5.主成分分析（PCA）图表：

• 工具：R或Python。
• 图表：PCA散点图。
• 目的：降维展示样本间的整体表达模式和变异。



6.功能注释和富集分析图表：

• 工具：R或Python。
• 图表：GO或KEGG富集条形图、泡泡图等。
• 目的：展示差异表达基因在不同生物学过程、通路中的富集情况。



注意：每个步骤可能需要根据具体的实验设计和数据特性进行调整，数据分析时合理选择工具和参数。




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