RNA-seq 数据分析算法是一种用于研究基因表达和转录调控的高通量测序技术。以下是一些常见的 RNA-seq 数据分析算法：
1. 质量控制：在进行数据分析之前，需要对原始数据进行质量控制，以确保数据的质量和可靠性。常用的工具包括 FastQC 和 Trimmomatic。
2. 映射比对：将 reads 映射到参考基因组或转录本上是 RNA-seq 分析的关键步骤之一。常用的映射比对软件包括 STAR、HISAT2 和 TopHat2。
3. 富集分析：通过比较不同样本之间的表达差异，可以发现哪些基因或转录本在生物学过程中的表达水平有显著变化。常用的富集分析工具包括 DESeq2、edgeR 和 limma。
4. 功能注释：为了理解基因的功能和生物学意义，需要对其进行功能注释。常用的注释数据库包括 Gene Ontology (GO) 和 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)。
5. 网络分析：通过构建基因网络，可以揭示基因之间的相互作用和调控关系。常用的网络分析工具包括 Cytoscape 和 STRING。
6. 其他分析：除了上述分析外，还可以进行其他类型的分析，例如转录因子结合位点预测、非编码 RNA 分析等。
