转录组数据如何快速分析处理出来结果？

生物科研人员发文章必不可少的就是对测序数据梳理整合，目前比较火爆的分析内容有关键基因筛选，基因家族分析，排名前十的GO注释分类图，特定功能相关基因的互作网络图，多个分组共有差异基因通路展示，转录因子预测及功能分析等等。这些分析怎么做？需要提供什么数据？收费贵不贵？多久能拿到结果？我能不能自己做？

转录组数据分析目前比较模式化，要想赢得审稿人青睐，必须要结合具体的科学问题做针对性展示。转录组数据分析挖掘几步走？我们将众多的分析内容归纳为4大类：所有基因挖掘、差异基因挖掘、表达量挖掘、高级工具挖掘。

1、所有基因挖掘

针对所有检测到的基因，我们可以用基因名称、功能注释、序列信息等进行检索筛选；基于筛选的关键基因或者前期研究结果，重点关注某类基因家族，从序列信息比对、功能结构域保守性分析、家族进化树分析、表达模式分析等进行研究，进而解析基因家族与生物学性状的关系。

2、差异基因挖掘

差异基因挖掘是基于差异基因筛选，实现不同分组间差异表达基因的比较、功能注释和通路富集分析等，解析参与生物学过程的关键基因及其功能。

3、表达量挖掘

表达量挖掘可以根据各个基因的表达量，实现不同样品中共同表达和特异表达的基因的筛选，如组织特有表达基因筛选、不同处理样品间特异表达基因筛选、不同发育时期特异表达基因筛选等，并对特定基因进行后续功能分类分析，如聚类分析，表达模式分析等。

4、高级工具挖掘

高级工具挖掘主要是整合基因表达量与表型数据、互作信息、其他组学信息，进行基因共表达网络（WGCNA）、蛋白互作网络图、组学联合分析等，解析基础代谢过程和转录调控网络。

针对上面这些分析内容，百迈客生物云平台免费开放了不限次的个性化挖掘和108款作图小工具，一键出图。百迈客云于2014年5月正式开放，经过6年的打磨，转录组云分析（次账号）集结可视化数据分析APP、个性化分析小工具、文献检索、公共数据库、培训视频，是科研工作者项目管理一站式平台。在这个风起“云”涌的时代，百迈客云以快速、全面、透明的姿态全面起航。

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