转录组测序数据分析是一个复杂的过程,主要包括以下几个步骤:
1. 数据质量控制:对原始测序数据进行质量检查,包括碱基质量分布、接头序列、低质量reads等的过滤。
2. 参考基因组映射:将过滤后的高质量reads比对到参考基因组上,得到每个基因的表达量。
3. 基因表达定量:通过计算每个基因的reads数或FPKM值( Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads)来衡量其表达水平。
4. 差异基因表达分析:比较不同样本之间的基因表达差异,找出显著性差异表达的基因。
5. 功能富集分析:对差异表达基因进行功能注释和通路分析,探究这些基因在生物学过程中的作用。
6. 其他高级分析:如共表达网络分析、基因集变异分析等。
每一步骤都需要使用专门的生物信息学工具和软件,例如Trimmomatic用于数据质量控制,Hisat2或STAR用于基因组映射,DESeq2或edgeR用于差异基因表达分析,DAVID或GSEA用于功能富集分析等。同时,整个分析过程需要一定的生物信息学知识和编程技能。