很多测序公司都提供转录组的标准分析结果,随着行业的发展成熟,标准分析的内容也是相当丰富,新手很难完全看懂所有的分析结果,之前小编写了一份转录组分析结果阅读指南,可以让大家对分析结果的组成有个基本的认识。
但是看懂了标准分析结果到利用数据撰写文章,还差一步,我们还需要对标准分析结果进行个性化分析才能用到文章里,下面我就来总结8个最常用的转录组个性化分析技巧(部分配图来自19年新发表的转录组文章,文末附详细分析方法!)
1. 筛选功能基因信息
我们往往需要根据基因功能(例如化学感受相关,脂肪代谢相关等)从基因总表中筛选出一个基因集,但想获取这些基因的全部信息(比如序列、注释、表达量)并不简单,因为这些信息会储存在不同的表格里,这时候我们就需要利用基因ID从各个表格提取信息,使用Excel自带的vlookup函数即可实现。
2. 根据基因集的表达量信息绘制热图,如果交给公司可能会花3-5天去排队,实际自己只要几分钟就能搞定了。
3. 制作各个样品或者多个比较组之间的韦恩图(venn图),公司通常只给了几个比较组间的韦恩图,但是我们还会需要各个样品间,以及自己筛选出来的几个基因集之间的韦恩图,同样的找公司做要排队,自己做几分钟。
4. 对挑选出来的基因集另外做kegg通路图,并在图中显示其上下调情况。
5. 进一步了解挑选出来基因的功能,分析这些基因受哪些转录因子调控。
6. 将挑选出来的基因映射到蛋白数据库STRING里,并绘制这些蛋白之间的相互关系图,找到位于核心位置的关键基因。
7. 有些时候,我们还需要从已发表的文章或者公共数据库里找一些基因的信息来佐证自己的观点,所以如何从GEO、SRA数据库下载别人的转录组数据也是一个应该掌握的技能。
8. 如果您研究的物种是植物,还可以利用mapman来对获得的基因集在通路上进行展示,比如单样品的热图或者多样品的折线图等。
上述分析方法学习途径:
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