转录组测序数据分析的基础和进阶

转录组测序数据的基础分析通常包括以下几个主要步骤：

1. 质量控制（Quality Control）：对原始测序数据进行质量评估，检查测序质量指标如序列长度分布、测序错误率等，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据预处理（Data Preprocessing）：包括去除接头序列（adapter trimming）、去除低质量序列（quality filtering）、去除含有未知碱基的序列等，以净化原始测序数据。
3. 比对（Alignment）：将预处理后的测序数据与参考基因组或转录组进行比对，以确定基因或转录本的表达量。
4. 表达量估计（Expression Quantification）：通过比对结果计算基因或转录本的表达量，得到基因表达量矩阵。
5. 差异表达分析（Differential Expression Analysis）：对比不同实验组或条件下的基因表达量，找出在不同样本中差异显著的基因或转录本。
6. 聚类和可视化（Clustering and Visualization）：对样本进行聚类分析，探索基因表达模式，并使用可视化方法展示转录组数据的特征和差异。
7. 富集分析（Enrichment Analysis）：对差异表达基因进行功能富集分析，找出与特定生物过程、通路或功能相关的基因。
   1. GO富集分析（Gene Ontology Enrichment Analysis）：对差异表达基因进行功能富集分析，找出在特定生物过程、分子功能和细胞组分方面过度表示的基因。
   2. KEGG富集分析（KEGG Enrichment Analysis）：对差异表达基因进行通路富集分析，找出在特定生物代谢途径和信号传导通路中过度表示的基因。
8. 功能注释（Functional Annotation）：将差异表达基因与数据库进行比较，注释基因的功能和生物学信息。
9. 重复性分析（Reproducibility Analysis）：对于多次重复测序实验，评估数据的重复性和一致性。
10. 数据存储和分享：将分析结果进行整理和存档，确保数据的可复现性，并将数据和结果分享给科研社区。

实验设计带来的高级分析

• 时间序列分析（趋势分析）
• WGCNA（基因划分组别）
• 亚型分析（样品划分组别）
• 去卷积细胞比例构成推断（依赖于单细胞参考数据集）

转录组测序数据本身的高级分析

可变剪切（Alternative Splicing）、转录本组装（Transcript Assembly）和RNA编辑（RNA Editing）都属于转录组测序数据的高级分析。

1. 可变剪切（Alternative Splicing）：在真核生物中，同一基因可能会产生多个不同的转录本，通过对剪接位点的不同选择，形成不同的mRNA剪接异构体。可变剪切分析旨在鉴定和量化不同剪接异构体在转录组中的表达量，并研究其在生物学过程中的调控和功能。
2. 转录本组装（Transcript Assembly）：对于没有参考基因组的物种或新基因的转录组测序数据，转录本组装是一个重要的分析步骤。该分析通过对测序数据进行拼接和组装，重建转录本的序列，并得到转录本注释信息，以便后续的差异表达分析和功能注释。
3. RNA编辑（RNA Editing）：RNA编辑是指在RNA分子上发生的一类化学修饰过程，导致RNA序列中的碱基发生改变。RNA编辑分析可以鉴定RNA序列中的编辑事件，并研究编辑对转录组和蛋白质组的调控和影响。

融合基因（Fusion Gene）分析、APA（Alternative Polyadenylation）分析和circRNA（Circular RNA）分析也属于转录组测序数据的高级分析方法。

1. 融合基因（Fusion Gene）分析：融合基因是指两个或更多基因在转录本水平上发生融合，形成新的转录本。融合基因分析旨在鉴定和定量融合基因事件，并研究其在疾病发生和进展中的潜在作用。融合基因分析常用于肿瘤研究，因为某些融合基因可能与肿瘤的发生和治疗敏感性有关。
2. APA（Alternative Polyadenylation）分析：APA是指同一基因的转录本在3'端多聚腺苷酸化位点处发生选择性剪切，形成不同长度的3'非翻译区。APA分析旨在鉴定和定量不同样本或条件间的APA事件，研究APA对基因表达的调控和功能影响。APA在基因表达调控、细胞增殖和分化等生物学过程中具有重要作用。
3. circRNA（Circular RNA）分析：circRNA是一类闭环结构的RNA分子，具有稳定性和特异性表达的特点。circRNA分析旨在鉴定和量化细胞或组织中的circRNA，研究其在生物学过程和疾病发生中的功能和调控。circRNA在许多生物学过程中发挥重要作用，如基因表达调控、细胞增殖和信号传导等。

生物学背景的高级分析

• 免疫细胞浸润分析（Immune Cell Infiltration Analysis）：通过转录组数据鉴定肿瘤组织中的免疫细胞浸润情况，研究肿瘤的免疫微环境，为免疫治疗提供线索。
• 生存分析（Survival Analysis）：将肿瘤样本根据基因表达特征分为不同亚组，进行生存分析，探究特定基因在肿瘤预后中的作用。
• 药物敏感性和耐药性分析（Drug Sensitivity and Resistance Analysis）：通过转录组数据分析肿瘤对不同药物的敏感性和耐药性，为个体化治疗提供参考。

我们的《生信菜鸟团》周三专栏会全面解析转录组的方方面面

目前已经有的笔记就接近50个，也就是说坚持了一年啦，因为每周一个：

• 上下调基因数量不平衡？再探！
• 谈谈那些R处理结果中非常小的p值
• 使用Clipper控制FDR应对高通量数据分析p值失真问题
• 这bug有《走近科学》那味儿了
• (DESeq2) Why are some p values set to NA?
• 奇怪的转录组差异表达矩阵之实验分组
• Harvard Chan Bioinformatics Core学习资源介绍
• RASflow原理理解、项目部署及运行
• 在线/本地获取gmt文件进行GSEA分析
• 基因集分析的前世今生（附进行通路富集分析的9个tips）
• 明明PCA区分非常好，但是差异基因数量很少？
• 转录组差异分析中上下调基因数量不平衡现象
• MetaSRA：SRA的标准化元数据！
• 使用TPM/FPKM/RPKM进行差异分析真的可以消除系统误差吗？
• 两个系统整理的转录组数据库：DEE2和recount3
• 你还在花800块钱进行普通bulk转录组定量吗
• 一文了解转录组组差异分析工具差异
• 复现1与复现2的真实画法
• 复现3-基因外显子的定量分析图—可变剪切
• 复现2---以热图复现谈巧妙配色与去除热图聚类树小技巧
• 转录组推文纠正--上游四套定量流程一网打尽
• 复现1---火山图的另一种画法
• 转录组----新的转折
• 一文教你在线分析circRNA表达矩阵
• 什么，转录组有些分组可能注定是无法分开的！
• 太神奇了，网页上简简单单的5步完成转录组差异分析！！！
• 转录组常规分析，这篇推文够吗？
• 转录组数据除了常规差异分析，你还可以这样做
• 批量读取转录组数据，绘制感兴趣的GSEA通路
• 如何进行批量差异分析并绘制其火山图及拼图
• 单样本间的差异分析
• 都是FPKM进行差异分析，为啥差异感觉这么大呢？
• 转录组差异分析FPKM与count处理差别大吗
• PCA效果不行，我们可以试试这样补救下
• 十款差异分析R包在这三年有什么变化吗？
• PCA效果不行，该数据还能分析吗？
• 转录组上游定量其实真不难，4步可定（四）之终结篇
• 转录组上游定量其实真不难，4步可定（三）
• 转录组上游定量分析其实真不难，4步可定（二）
• 转录组上游定量分析其实真不难，4步可定（一）
• 转录组差异分析这样做能行吗？
• 三种转录组差异分析方法及区别你会了吗？
• 使用单细胞转录组学进行时间建模
• 单细胞转录组与转录组联合分析的痛点
• 如何做单样本之间的差异分析？
• P值窜天高背后的原因探究及探究如何正确利用好富集分析的结果---（重磅干货的感觉）
• P值竟窜天高，我的流程错了吗
• 转录组差异分析P值与FDR值区别有多大
• 转录组数据三分组的差异分析方式
• 转录组数据三分组的差异分析方式