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RSS订阅原创 转录组后续分析（继unigene库之后）
必须提供（即.tar.gz文件或解压后的文件夹路径）另外，（官方一般只提供等较高层级数据库）Completecd-hit-est对同一个 Trinity 基因 ID（如 TRINITY_DN43123_c0_g1_i1）有多条不同长度的序列进行重新命名多拷贝基因（D）
2025-11-06 11:17:51
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原创 转录组从头组装相关概念
2. Chrysalis（蛹）：聚类相似 contigs（相似区域＞k - 1 bp ），构建 de Bruijn 图，区分不同 components（组件 ）；1. Inchworm（虫）：将 clean reads 切割为 k - mers（短片段 ），依重叠关系用贪婪算法延伸，生成初始 contigs（连续序列 ）。3. Butterfly（蝶）：拆分图为线性序列，利用 reads 配对关系消除错误序列，得到最终转录本序列。
2025-10-20 19:58:39
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1原创 用 DESeq2 筛选 DEGs
DEGs 即差异表达基因（Differentially Expressed Genes）,DESeq2 是一个专门针对 RNA 测序数据设计的 R 语言包，它采用负二项分布模型来估计基因表达水平的离散性，并鉴定差异表达基因。（1）运行prepDE_fixed.py3,从stringtie的输出中提取基因和转录本的表达计数矩阵（count matrices），运行成功后生成。（transcript count matrix）文件。（2）运行run_DESeq2.R文件，实现。
2025-10-11 22:13:42
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原创 转录组数据分析笔记
去除接头和低质量序列，减少变异检测（如 SNP calling）的假阳性；：预处理原始 reads，提高后续比对到参考基因组的准确性；（2）使用hisat2将质控后的测序数据比对到指定参考基因组。：提升数据信噪比，保证后续峰识别的可靠。c.sam文件转成bam文件并排序。a.构建指定基因组索引。all. 使用脚本文件批量处理。b.进行单端测序数据比对。
2025-10-11 17:31:23
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空空如也
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