转录组测序数据分析-百度云网盘资源分享
资源目录：
转录组测序数据分析
准备
| ├──02 1.转录组数据分析与挖掘原理.mp4 263.38M
| ├──03 2.准备参考基因组序列.mp4 125.71M
| ├──04 3.将gff转换为gtf.mp4 27.35M
| ├──05 4.提取最长转录本.mp4 91.27M
| ├──06 5.seqtk seqkit gffread gtftk的用法.mp4 58.67M
| ├──07 6.记录日志，后台执行.mp4 52.47M
| ├──08 7.使用Kingfisher下载公共测序数据.mp4 116.48M
| ├──09 8.任务监控（htop）和终止（kill）.mp4 50.05M
| ├──10 9.多任务的串并行.mp4 18.58M
| ├──11 10.批量生成脚本.mp4 44.72M
| └──《有参转录组》课程资料.txt 0.25kb
基础分析（先去学 Linux）
| ├──01 11.测序数据过滤和质控.mp4 92.87M
| ├──02 12.比对到参考基因组.mp4 113.73M
| ├──03 13.表达定量.mp4 96.42M
| ├──04 14.sam和bam文件格式.mp4 27.53M
| └──05 15.使用IGV对比对结果可视化.mp4 41.29M
高级分析（先去学 R 语言）
| ├──01 16.差异表达分析.mp4 109.78M
| ├──02 17.样本关系探索：聚类和PCA.mp4 263.37M
| ├──03 18.差异基因数量统计.mp4 146.93M
| ├──04 19.差异基因可视化：韦恩图.mp4 51.13M
| ├──05 20.差异基因可视化：火山图.mp4 35.22M
| ├──06 21.差异基因可视化：热图.mp4 37.71M
| ├──07 23.富集分析和OrgDB介绍.mp4 79.56M
| ├──08 24.从AnnotationHub构建OrgDB.mp4 47.50M
| ├──09 25.功能注释并构建OrgDB.mp4 95.43M
| ├──10 26.GO的常规富集分析.mp4 103.16M
| ├──11 27.GO的GSEA富集分析.mp4 70.12M
| ├──12 28.KEGG Pathway的富集分析.mp4 127.79M
| └──13 29.课程总结.mp4 46.19M
无参转录组+WGCNA 分析/
├──02 1.1 课程介绍.mp4 6.78M
├──03 1.2 使用 Bioconda 安装 Trinity.mp4 7.10M
├──04 1.3 安装 Trinity.mp4 21.87M
├──05 2.1 原始数据质控及批量生成脚本的技巧.mp4 35.49M
├──06 2.2 数据过滤及使用 awk 提取文件某一列.mp4 43.34M
├──07 3.1 使用 Trinity 进行转录本拼接.mp4 23.99M
├──08 3.2 使用 htop 监控和管理任务.mp4 23.77M
├──09 3.3 拼接结果统计.mp4 14.12M
├──10 3.4 使用BUSCO评价转录本拼接的质量(一).mp4 14.99M
├──11 3.5 使用BUSCO评价转录本拼接的质量(二).mp4 7.39M
├──12 4.1 表达定量.mp4 33.29M
├──13 4.2 shell 脚本中变量的定义和使用.mp4 11.22M
├──14 4.3 shell 中多行注释技巧.mp4 10.41M
├──15 4.4 解读表达定量程序源代码.mp4 42.84M
├──16 4.5 拼接出太多转录本怎么办？.mp4 9.16M
├──17 5.1 功能注释介绍.mp4 11.87M
├──18 5.2 Trinotate 软件安装和数据库部署.mp4 21.21M
├──19 5.3 使用 Transdecoder 鉴定 ORF.mp4 27.30M
├──20 5.4 blast 和 hmmer.mp4 11.49M
├──21 5.5 整合注释结果.mp4 33.53M
├──22 5.6 一键完成功能注释.mp4 47.92M
├──23 6.1 相关系数、聚类分析、heatmap.mp4 14.95M
├──24 6.2 使用 PtR 程序绘图.mp4 49.18M
├──25 7.1 使用 biocLite 安装 DESeq2.mp4 10.48M
├──26 7.2 差异表达分析.mp4 30.56M
├──27 7.3 提取差异基因列表.mp4 15.42M
├──28 8.1 富集分析介绍.mp4 4.58M
├──29 8.2 GO 富集分析.mp4 32.00M
├──31 31.WGCNA分析.mp4 195.82M
├──32 32.使用Cytoscape可视化.mp4 65.80M
├──33 30.WGCNA分析原理.mp4 17.26M
├──《WGCNA》课程资料.txt 0.25kb
└──《无参转录组》课程资料.txt 0.10kb
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摘要：转录组测序数据分析是现代生物学研究中不可或缺的一部分，本文从数据预处理、差异表达基因分析、功能注释和通路富集分析四个方面对转录组测序数据分析进行了详细阐述，旨在为相关研究人员提供参考和指导。
1、数据预处理
转录组测序数据分析的第一步是数据预处理，主要包括质量控制、比对和定量。质量控制是确保数据质量的重要环节，包括去除低质量 reads、去除接头序列等。比对是将测序得到的 reads 与参考基因组进行比对，以确定 reads 的位置。定量是通过比对结果计算每个基因的表达量，为后续分析提供数据基础。
在数据预处理过程中，常用的软件有 FastQC、Trimmomatic、STAR 等。FastQC 用于对原始测序数据进行质量控制，Trimmomatic 用于去除低质量 reads 和接头序列，STAR 用于将 reads 比对到参考基因组上。
数据预处理的质量直接影响到后续分析的结果，因此在进行转录组测序数据分析时，应重视数据预处理环节。
2、差异表达基因分析
差异表达基因分析是转录组测序数据分析的核心环节，旨在找出不同样本之间表达差异显著的基因。常用的分析方法包括 t 检验、DESeq2、edgeR 等。
t 检验是一种常用的统计方法，用于比较两组样本中基因表达量的差异。DESeq2 和 edgeR 是基于负二项分布的统计方法，能够更准确地处理测序深度和测序质量等因素对基因表达量影响的问题。
在进行差异表达基因分析时，需要选择合适的统计方法和参数设置，以确保分析结果的可靠性。
3、功能注释
功能注释是对差异表达基因进行生物学功能分析的过程，有助于揭示基因的功能和调控机制。常用的功能注释方法包括 GO 注释、KEGG 通路分析等。
GO 注释是将基因与生物过程中的分子功能、细胞组分和生物途径进行关联，有助于了解基因的功能。KEGG 通路分析则是将基因与代谢通路、信号通路等进行关联，有助于揭示基因的调控机制。
功能注释可以帮助研究人员从全局角度理解基因的功能和调控机制，为后续研究提供重要线索。
4、通路富集分析
通路富集分析是对差异表达基因进行功能富集分析的过程，旨在找出与差异表达基因相关的生物学通路。常用的通路富集分析软件有 DAVID、GOseq 等。
DAVID 是一种基于基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）的通路富集分析软件，能够同时进行 GO 和 KEGG 通路分析。GOseq 是一种基于基因本体（GO）的通路富集分析软件，能够更准确地处理样本数量和测序深度等因素对通路富集分析结果的影响。
通路富集分析可以帮助研究人员从生物学通路的角度理解基因的功能和调控机制，为后续研究提供重要线索。
总结：
转录组测序数据分析是现代生物学研究中不可或缺的一部分，通过对数据预处理、差异表达基因分析、功能注释和通路富集分析等环节的深入探讨，有助于揭示基因的功能和调控机制。本文从四个方面对转录组测序数据分析进行了详细阐述，为相关研究人员提供了参考和指导。
本文由nayona.cn整理
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