情景教学—差异表达基因筛选123

众所周知，差异表达基因筛选是转录组测序分析的核心基础。通常测序公司完成的标准分析只包含了有限的样品组合和参数选择，完全不能满足数据深度挖掘的需求。基于此，百迈客云平台急您之所急，开发了功能强大且操作简单的差异表达基因筛选分析功能。

情景一：自定义筛选两组样品间的差异表达基因

新增差异分组，调整FC(Fold Change)及FDR(False Discovery Rate，错误发现率)筛选差异表达显著的基因。

操作步骤：
登录百迈客云(www.biocloud.net)——我的项目——进入相应项目【报告】——差异基因挖掘——差异表达基因集查询——添加差异分组、自定义软件、自定义参数（FDR(或者p-value)、FC、添加对照组及实验组）——【添加】——【确定】。

是的，就是如此简单，so easy~~

差异基因挖掘中提供了两个软件：DESeq1_EBSeq和DESeq2_EBSeq，DESeq和EBSeq分别用于有生物学、无生物学重复分析。另外，DESeq2[1]是DESeq的升级版，DESeq2在DESeq基础上升级成“shrinkage estimation”算法计算基因的count值，从而得到更准确差异基因结果。在这里，小编给予的参数选择为DESeq2_EBSeq。

情景二：筛选特定差异分组中只上调或只下调差异表达基因

单独分析只上调或只下调的基因，并绘制GO分类图、COG分类图、表达量聚类热图、GO和KEGG富集图等，阐明关键基因作用机理。

操作步骤：
登录百迈客云(www.biocloud.net)——进入相应项目【报告】——差异基因挖掘—差异表达基因集查询——点击相应差异分组并选择“只上调/只下调”，最后点击“提交”。

依然是so easy~~

情景三：差异表达基因集维恩图

筛选不同组合间共有及特异表达基因集合，通过GO分类、KEGG通路等分析解析其特异或共有性状，阐明不同组合间异同的作用机理。

操作步骤：
登录百迈客云(www.biocloud.net)——进入相应项目【报告】——差异基因挖掘——差异表达基因集维恩图，选择差异分组后点击“提交”。当然，也可以针对只上调或者只下调的基因绘制维恩图。

easy、easy、so easy~~

通过差异表达基因筛选分析123，鉴定到关键基因后，可进一步使用百迈客云进行GO分类分析、 KEGG富集分析等分析(想要复习具体方法戳这里噢~~)并一键绘制美图，从而阐明不同组合间异同的作用机理。