注：流程工具选择需结合样本类型、基因组注释完整性灵活调整，完整代码参考文献[[4][5]9。
1. 数据质控（Quality Control）
- 目的：剔除低质量序列与接头污染
- 工具：
FastQC可视化质量分布，fastp/Trimmomatic过滤低质量碱基（如N碱基占比＞5%）、修剪接头[[1][3]7。 - 关键指标：Q30＞80%、GC含量稳定、无接头残留✨
2. 序列比对（Sequence Alignment）
- 流程：将质控后reads比对至参考基因组
- 工具：
HISAT2（主流选择，高效省内存）[[2][4]10STAR（适用大基因组，支持可变剪接）[[5]9
- 输出：SAM/BAM格式比对文件，需经
SAMtools排序、去重、索引[[4]12🔥
3. 表达定量（Expression Quantification）
- 基因水平：
StringTie组装转录本并生成FPKM/TPM矩阵[[2][5]10 - 转录本水平：
Salmon/kallisto无比对定量（适合无参考基因组）[[5]9 - 计数矩阵：
prepDE.py转换TPM为raw counts（用于差异分析）[[2]10📊
4. 差异表达分析（DEGs Identification）
- 工具对比：
DESeq2（负二项分布，小样本稳健）edgeR（适用多组学比较）[[1]11
- 筛选标准：|log2FC|≥1 & padj＜0.05
- 可视化：火山图标记显著基因，热图展示聚类模式[[8]11🧬
5. 功能富集与解释（Functional Annotation）
- 基因注释：基于
GO、KEGG数据库解读DEGs功能[[1]6 - 富集分析：
clusterProfiler（R包，支持通路富集）- 缩小焦点基因：筛选与表型强相关基因或关键通路核心基因[[1]6
- 深度挖掘：WGCNA构建共表达网络，锁定核心模块[[6]8🔍
网友热评 💬
@生信小白逆袭中：原来Hisat2+StringTie是黄金组合！实操过酵母数据，流程清晰到哭，Galaxy平台对新手太友好了🥹[[2]10
@实验室永动机：被审稿人虐三次才学会：热图别堆全部基因！选Top50 DEGs+关键通路基因，故事感瞬间拉满📈[[8]11
@科研猫奴：差异基因筛完后一定要做PPI网络啊！上周筛到个冷门转录因子，连上免疫通路直接补了机制缺口~[[6]8
转录组数据分析全流程解析 💻
基于最新文献与实操指南整理，覆盖从原始数据到生物学解释的核心步骤👇
相关问答
转录组测序的数据分析流程是怎样的? 答： 转录组测序的数据分析流程主要包括以下几个关键步骤：
原始数据质量控制：目的：确保测序数据的可靠性和准确性，为后续分析打下坚实基础。操作：使用生物信息学工具对原始测序数据进行质量评估，包括检查碱基质量分布、测序深度、测序错误率等指标。序列比对：目的：将测序得到的序列与参考基因组或转录组进行匹配...
核苷酸分析 企业回答：咨询上海兆维，上海兆维科技发展有限公司是一家致力于核苷、核苷酸、修饰性核苷、基因单体、靶向示踪剂、生物酶等产品研发、规模化生产的企业，公司的产品主要应用于核酸药物、mRNA 疫苗/药物、基因测序、分子诊断等领域。作为国内外核酸药物和 ... 转录组学分析的流程? 答：下面是一般的转录组学分析流程：样品收集与处理：首先，从感兴趣的生物体细胞或组织中收集样品，注意采集要符合生物安全和伦理规范。然后，对样品进行预处理，包括细胞破碎、RNA提取和纯化等步骤。RNA测量和质检：通过分光光度计或荧光探针等方法，测量样品中的总RNA浓度，并进行质量评估，确保RNA质量良好，...
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