真核無(wú)參轉(zhuǎn)錄組

為確保Reads有足夠高的質(zhì)量，將下機(jī)原始測(cè)序數(shù)據(jù)（raw reads）去掉含有帶接頭的、低質(zhì)量的reads，得到clean reads，保證后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。測(cè)序因受測(cè)序儀本身、測(cè)序試劑、樣品等因素影響，存在一定的錯(cuò)誤率。堿基測(cè)序錯(cuò)誤率分布圖可以反映測(cè)序數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

過濾得到的高質(zhì)量clean reads需通過Trinity軟件進(jìn)行組裝得到轉(zhuǎn)錄本序列。轉(zhuǎn)錄本測(cè)序深度除了受測(cè)序數(shù)據(jù)量等影響，還與該轉(zhuǎn)錄本的表達(dá)豐度有關(guān)。為了使各樣品中表達(dá)豐度較低的轉(zhuǎn)錄本組裝得更完整，對(duì)于同物種的測(cè)序樣品推薦合并組裝可以間接增加測(cè)序深度，從而使轉(zhuǎn)錄結(jié)果更完整，同時(shí)也有利于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析；而對(duì)于不同物種的樣品，由于基因組間存在差異，推薦采用分別組裝或分開分析。

利用轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)檢測(cè)基因表達(dá)具有較高的靈敏度。通過FPKM密度圖和箱線圖不僅可以反映單個(gè)樣品基因表達(dá)水平分布和離散程度，還可以直觀的比較不同樣品的整體基因表達(dá)水平差異。

生物學(xué)重復(fù)的相關(guān)性不僅可以檢驗(yàn)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)操作的可重復(fù)性，還可以評(píng)估差異表達(dá)基因的可靠性和輔助異常樣品的篩查。

差異表達(dá)基因以火山圖、MA圖、韋恩圖、聚類熱圖、蛋白互作圖等形式呈現(xiàn)，通過火山圖（Volcano Plot）可以快速地查看基因在兩個(gè)（組）樣品中表達(dá)水平的差異，以及差異的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性。對(duì)于有生物學(xué)重復(fù)的樣本，我們采用DEseq進(jìn)行樣品組間的差異表達(dá)分析，獲得兩個(gè)生物學(xué)條件之間的差異表達(dá)基因集；對(duì)于沒有生物學(xué)重復(fù)的樣本，使用EBseq進(jìn)行差異分析。篩選差異基因標(biāo)準(zhǔn)一般為：Fold Change≥2，F(xiàn)DR<0.01。

差異表達(dá)基因GO注釋分類統(tǒng)計(jì)圖，直觀的反映出在生物過程（biological process）、細(xì)胞組分（cellular component）
和分子功能（molecular function），所有基因和差異基因注釋GO term的個(gè)數(shù)分布?？缮钊胪诰虿町惢虻墓δ芗八诘男盘?hào)通路，篩選關(guān)注差異基因注釋情況。

STRING收錄多個(gè)物種預(yù)測(cè)的和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)互作的數(shù)據(jù)庫(kù)，包括直接的物理互作和間接的功能相關(guān)。結(jié)合差異表達(dá)分析結(jié)果和數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的互作關(guān)系對(duì)，構(gòu)建差異表達(dá)基因互作網(wǎng)絡(luò)。