轉錄組測序數據分析方案
一、基因組定位（推薦）
數據處理由原始fastq文件開始。數據首先將含有Q<20的堿基替換為N。然后使用MAQ（http://maq.sourceforge.net/）軟件將fastq轉換為Fasta。然后去掉3’-adaptor。然后序列數據通過MAQ軟件將序列向基因組比對。生成覆蓋度數據。
二、轉錄本定量（推薦）
MAQ比對的結果用于基因定量，對于每個基因進行基因定量，定量方法采用 reads per kilobase of exon per million mapped sequence reads (RPKM)反映表達量。
三、可變剪切預測（推薦）
我們使用TopHat（Cole Trapnell et al. 2009）軟件進行進行可變剪切的分析。
四、反義轉錄本的尋找
五、新轉錄本的尋找：
我們利用同源預測或者從頭預測程序進行基因預測。一般來講，同源預測的可靠性較高。而從頭預測算法假陽性較高。
六、GO(gene ontology)分析（推薦）
對于每一種表達趨勢的基因，選擇性的進gene ontology功能分析。 將差異表達的所有基因向gene ontology數據庫的各節點映射。計算每個節點的基因數目，并結合整個數據庫的基因作為背景分部，對于每個節點，得到一個2x2的表格，使用超幾何分布檢驗基因在每個GO節點的富集或貧乏程度。
七、pathway分析（推薦）
與GO分析類似，我們同樣將差異基因使用GenMAPP v2.1向KEGG pathway和BioCarta數據庫映射。通過統計方案，找到統計上最有意義的pathway
具體參考公司相關網址：http://www.sensichip.com.cn/program.php?type=508
手機版：轉錄組測序分析服務
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