转录组入门学习（二）

线下课程回顾

1. 生物信息概述

1.1 生物信息所需技能
1.2 入门生物信息的方法

2. 数据如何产生

2.1常见测序平台和测序类型

• 测什么决定怎么测
• 干什么决定测多深

2.2. 测序基本原理

• single end
• pair end
• mate pair
• 链特异性测序

2.3 实验设计

3. 数据如何处理

3.1 数据预处理

• 原始数据误差的来源
• 质量控制FastQC结果解读
• 数据过滤 Trimmomatic 原理和使用方法

3.2 有参转录组序列比对

• 不同比对软件的比较
• 常用的序列比对算法
• 基因组
  • STAR
  • hisat2
• 转录本：RSEM
• 实例结果解读
• 序列比对常见问题

3.3 无参转录组

• 转录本从头拼接原理
• 拼接方法 Trinity

3.4 表达定量

• RNA-seq 常用统计定量单位
• 基因组比对：Htseq-Count, FeatureCount
• 转录本比对：RSEM
• 无比对快速定量：kallisto

4. 数据如何分析

4.1 数据分析的思路

4.2 差异表达

• Deseq 标准化原理
• 结果解读

4.3 富集分析

• GO常用网站和工具
• 通路富集分析

4.4 数据可视化展示

• IGV（本地机）
• 基因浏览器（网上）