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转录组数据介绍

1 转录组数据介绍 1.1 转录组定义 1.2 RNA测序技术 1.2.1 mRNA-seq 1.2.2 long-read RNA-seq 1.3 转录组数据类型和格式 1.3.1 FASTQ文件 1.3.2 BAM/SAM文件 1.3.3 BED/GTF/GFF文件 2 生物信息学基础 2.1 基因组注释 2.2 生物统计学基础 2.3 R语言编程基础 2.4 Python编程基础 3 转录组数据预处理 3.1 转录组数据质量控制 3.1.1 fastQC 3.1.2 MultiQC 3.2 转录组数据剪接和过滤 3.2.1 Trimmomatic 3.2.2 Cutadapt 3.3 转录组数据比对 3.3.1 HISAT2 3.3.2 STAR 3.3.3 Bowtie2 3.4 比对结果评估 3.4.1 Qualimap 3.4.2 RSeQC 4 转录本组装与定量 4.1 转录本组装 4.1.1 Cufflinks/Cuffmerge/Cuffdiff 4.1.2 StringTie 4.2 转录本定量 4.2.1 HTSeq-count 4.2.2 featureCounts 4.3 差异表达分析 4.3.1 DESeq2 4.3.2 edgeR 4.3.3 limma-voom 5 功能富集分析 5.1 GO富集分析 5.2 KEGG通路富集分析 5.3 Reactome通路富集分析 6 转录组其他高级分析 6.1 转录组之时间序列分析 6.2 转录组之稳健性分析 6.3 转录组之协作网络分析 6.4 转录组之热图、火山图、PCA等可视化工具 7 转录组实例研究 7.1 已发表论文解析 7.2 自己的数据实践操作 8 转录组数据库资源 8.1 SRA 8.2 GEO 8.3 ArrayExpress 8.4 ENSEMBL 8.5 STRING
首页 教程 转录组数据介绍 已发表论文解析
已发表论文解析主要是对已经公开发布的学术论文进行深入的解读和分析。这包括理解作者的研究目的,研究方法,实验结果和结论,并且可能需要进一步评估其理论框架,数据收集和分析技术的有效性。 首先,你需要阅读并理解整篇论文。这包括理解文章的主题,作者的主要观点,以及他们如何支持这些观点。你也应该注意文章的结构和组织方式,因为这可以帮助你更好地理解作者的思路。 其次,你需要对论文中的关键信息进行详细的分析。这可能包括研究方法,数据来源,数据分析,以及作者得出的结论。你应该评估这些信息是否准确,可靠,以及它们是否支持作者的观点。 最后,你需要对整个论文进行评价。这包括评估作者的研究是否重要,他们的研究方法是否有效,以及他们的结论是否合理。你也应该考虑这篇论文对你的研究或者你所在的领域的贡献。 总的来说,已发表论文解析是一个复杂的过程,需要耐心和批判性的思考。但是,通过这个过程,你可以更深入地理解学术文献,也可以提高自己的研究技能。

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