多组学分析FAQ汇总

• • 单细胞转录组数据的counts，TPM，log-TPM的概率分布都是怎样的?

  1.Counts（计数）： Counts是指在每个基因上观察到的RNA分子的数量。它是通过对测序数据进行基因定量得到的。 在单细胞转录组数据中，counts的概率分布通常是离散的，因为它是整数值。每个基因的counts值可以从0开始一直到非常高的数字。 在一个细胞中，每个基因的counts

• • 请问转录组测序中，三组数据两两进行比较应该怎么绘制热图啊？?

  在转录组测序中，如果你有三组数据并想进行两两比较，可以参考以下步骤： 1.数据预处理： 首先，对原始的转录组测序数据进行质控和过滤，去除低质量的reads和可能的污染。 然后，使用合适的对齐和拼接工具将测序数据比对到参考基因组上，得到每个基因的表达水平。 最后，对表达矩阵进行归一化处理，

• • 请问转录组测序，不同物种中的某些特定基因的基因表达量该怎么计算？

  计算不同物种中特定基因的表达水平，可以参考一下方法： 1.质量控制和数据清理: 使用质量控制工具（例如FastQC）对原始测序数据（FASTQ文件）进行评估，以检查测序质量，重复内容，接头污染等。 基于质量控制报告，用序列清理工具（例如Trimmomatic或cutadapt）去除低质量

• • 转录组测序，同一个测序文件，高度相似的两个基因的fragment计数是不是应该差不多？已解决，谢谢。？

  对于同一个测序文件中的两个高度相似的基因，它们的fragment计数可能会有所不同，这取决于多个因素： 1.基因的长度和结构： 基因的长度和结构可能会影响其在转录组测序中的fragment计数。较长的基因可能会产生更多的fragments，从而导致其fragment计数较高。此外，基因的结

• • 请问老师我们在转录组测序中怎么筛选出保护酶基因？

  在转录组测序数据中筛选保护酶基因，可以通过以下步骤实现： 1.基因注释: 使用基因组或转录组注释数据库来获取关于已知保护酶的信息。这些数据库包括基因名称、功能描述等，可以帮助你确定哪些基因编码保护酶。 2.关键词搜索: 在转录组数据的基因注释中搜索与“保护酶”、“抗氧化”等相关的关键词或

• • 普通转录组测序的送样要求是什么？

  普通转录组测序的送样要求主要包括： 1.样品类型: 总RNA或富集的mRNA。 2.数量和质量: 足够的RNA量（通常要求至少为1-5 µg）。 高质量的RNA，通常使用RNA完整性数值（RIN）来评估，要求RIN通常在7.0以上。 3.纯度: OD260/280比率通常在1.8-2.

• • 新手小白怎么做转录组分析啊?

  对于新手来说，转录组分析可能看起来相当复杂，因为它包括多个步骤和对生物信息学工具的使用。但是，通过分步骤学习和使用用户友好的分析平台，新手也可以开始进行基本的转录组分析。在进行实际的研究之前，可以适当利用Coursera、edX和YouTube上的免费资源，了解生物信息学和转录组分析的基础。

• • 转录组测序多少测序数据量合适？

  转录组测序（RNA-seq）所需的测序数据量取决于你的实验目标和研究类型，以下数据可供您参考： 1.基因表达定量: 对于基本的基因表达水平定量，通常每个样本需要至少30-50 million paired-end reads。 2.差异表达分析: 进行差异表达分析时，通常建议至少20-3

• • 转录组测序数据解读？

  转录组测序数据可以从以下几个方面解读： 1.基因表达定量: 分析每个基因的读段计数数据，这是基因表达水平的一个量化指标。 2.差异表达分析: 识别在不同条件或样本组之间表达水平显著不同的基因。 3.转录本组装和新转录本发现: 如果进行了全转录组测序，你可以通过组装读段来识别已知和新的转

• • 怎么将转录组测序数据上传GEO？

  将转录组测序数据上传到GEO（Gene Expression Omnibus）数据库的步骤如下： 1.注册GEO账号： 在上传数据之前，你需要在GEO数据库上注册一个账号。可以通过访问GEO网站（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/）并点击“Register”