小站最全生信干货总结~赶快收藏！

小结 一年了，没想到写了这么多~重要的是这是一个完整的分析流程，非常实用。

从头开始(需要服务器)

当你拿到了测序公司的原始数据或者你想从SRA<- 大牛的数据都存在这里下载到有价值的数据用来分析首先你得有台服务器，看下面的教程“站长，课题组要买一台服务器做转录组分析，怎么破？” “站长，没钱买高配置电脑咋做10次Lasso？” 然后这个教程告诉你省钱的方法10元转录组分析：这次真的是干货了~灰常干 当然如果你想要以下教程中所涉及的工具，看这个教程“站长，有没有丝滑般感受的生信软件安装教程？”

怎么获得SRA(需要服务器)

自己的数据通过Filezilla3上传就好了如果想要看大牛的数据就得用SRA高速下载方法，看下面如果从网上超高速（30M/s）下载别人的转录组原始数据？ 然后你需要解压成用于mapping的文件生信干货~<em>SRA</em>转fastq的教程~补课啦~ ps 这里之前是限速环节，NCBI出了一个fasterq-dump,速度飞起，命令跟fastq-dump差不多，大家可以去尝试。

现在你可以Mapping(需要服务器)

推荐使用STAR去mapping因为快！省钱！教程在这里从零到壹:10元~<em>Mapping</em>神器STAR的安装及用

Mapping之后要做的(自己的电脑)

批量处理一下得到的Count文件、"站长，<em>Mapping</em>之后counts怎么合并成一个表？" ps这个旧教程的代码现在看实在是有点low，以后会更新的也许你需要解决注释的问题生信干货~ID(ENSGxx)转Gene name的方法~

高效批量处理的方法

上面需要使用服务器的部分可以运用shell进行批量处理上面那句翻译成人后就是一口气Mapping一堆数据Talk less，Show Ganhuo<em>批</em><em>量</em>处理数据的技巧~从零到壹：10元转录组分析

R分析数据部分

Deseq2定量分析Gene表达差异<em>Deseq</em><em>2</em>分析差异基因 画个热图“站长，<em>热</em><em>图</em>咋画？”——有关pheatmap包的一般用法及代码解读 画个火山图“站长，<em>火</em><em>山</em><em>图</em>咋画？” 做个GESA分析"站长，不会用R语言，怎么做<em>GSEA</em> rnk文件预处理?" 生信干货~<em>GSEA</em>~得到测序表达差异基因后该做什么？