转录组测序流程

转录组测序 

          转录组测序分析可以分为referring sequencing有参转录组分析和de novo无参转录组分析。有参无参的意思是，有/无参考基因组。

          1.获得测序数据，Fastq格式，称之为Raw data。

Fastq文件说明；每四行为一个单元。

第一行：序列名称

第二行：序列的碱基

第三行：序列名称，可以使用+代替

第四行：碱基的质量。

质量值是用下列的ASCII码表示的，目前使用的，都是Illumina1.8+对应的换算方式。

       也就是L表示的那行：!是最低的质量，为0，而J是最高的质量，为41。以@为例，计算：查表可以知道 @ 对应的数值为64，但对于测序质量值来说，多了33（因为测序质量是从!开始用的），所以@ 对应的测序质量值应该为64-33=31。

          2.质量检测（可以用Fastqc、Trimmomatic等）质控后的数据称为clean data

          3.比对Mapping 。把它们和参考基因组序列进行比对，寻找每个reads的最佳匹配位置。可以使用

HISAT2，tophat2，STAR等软件

          4.统计每个基因或者转录本的表达量（软件：HTSeq，RSEM等）

          5.进行差异表达分析（edgeR, DEseq2, EBseq等）在正常条件和某种试剂处理的时候，出现了某些我们关心的特性，但是我们可能不知道这些特性的发生是什么机制。那我们可以通过寻找这些有变化的基因，分析它们大致是参与了什么过程的基因起了变化，就可以为进一步深入研究提供线索。