2018-11-09 RNA-seq 复习回顾

这段时间有点忘了rna-seq的分析了，稍微复习了一下，顺便记录一下几点重要的内容

1. 下机数据 fastq 做质量控制，然后做fastqc 检查情况如何
2. 比对到参考基因组，看比对率，不同区域的比对率
3. 计算基因的表达水平，RPKM 同时考虑 了测序深度和基因长度的影响

不同基因在不同sample种的表达量

4. 检查不同生物学重复样本之间的相关性（基于基因的表达水平）
   相关系数越接近1， 表明样品之间表达模式相似度越高

   
   摘自互联网.png
5. 基于基因的表达量，进行样本间聚类分析和PCA分析。可以检查数据是否准确，实验设计是否正确。 摘自互联网.png

6. 基因表达标准化，对表达量进行转换，消除非生物学因素引起的差异

7. 计算和筛选出差异基因。
   指标：
   basemean-第六步样本矫正之后的平均reads数
   log2foldchange
   P-value
   p-adj

8. 可视化，画一个火山图。
   检测特定基因在不同实验中的表达情况，检测同一个基因的不同转录本在不同实验中的表达情况

9. 差异基因进行聚类分析
   有点倒过来的感觉，就是基于这些差异基因在不同的实验条件下表达模式，进行聚类，可以得到基因的功能

10. 差异表达基因功能分析
    Go分析 kegg 富集分析

11 可变剪切分析，就是在外显子水平检测

12 snp检测