测序数据基因表达分析是一种利用高通量测序技术来研究基因表达水平的方法。这个过程通常包括以下几个步骤：
1. 数据获取：首先，需要从实验样本中提取RNA，并通过反转录将其转化为cDNA。然后，对这些cDNA进行测序，得到大量的短序列reads。
2. 数据预处理：这部分主要包括质量控制、adapter去除、过滤低质量reads等操作，以保证后续分析的准确性。
3. 映射比对：将上一步得到的reads映射到参考基因组上，统计每个基因上的reads数，这可以反映该基因的表达丰度。
4. 表达量定量：基于比对结果，计算每个基因的表达量。常用的量化方法有RPKM（Reads Per Kilobase per Million mapped reads）、FPKM（Fragments Per Kilobase per Million mapped reads）和TPM（Transcripts Per Million）等。
5. 差异表达分析：比较不同样本间的基因表达差异，找出显著性差异表达的基因。常用的方法有t检验、DESeq2、edgeR等。
6. 功能富集分析：对差异表达基因进行功能注释和富集分析，探究其可能参与的生物学过程和分子功能。
7. 互作网络构建：通过蛋白质相互作用网络或共表达网络等方式，探索基因之间的关系和调控机制。
以上就是测序数据基因表达分析的基本流程，具体的分析策略可能会根据研究目的和数据特性有所不同。
