bulk rna-seq文章复现
时间: 2025-04-07 14:11:09 浏览: 53
### 如何复现 Bulk RNA-Seq 文章的结果
复现 Bulk RNA-Seq 的分析结果通常涉及多个步骤,从原始数据下载到最终的统计分析和可视化。以下是详细的流程说明:
#### 数据准备阶段
1. **获取原始数据**
原始数据可以从公共数据库(如 GEO 或 SRA)中下载。这些平台提供了大量公开可用的数据集,研究者可以通过文章中的 accession number 找到对应的实验数据[^3]。
2. **质量控制 (QC)**
使用工具如 FastQC 对原始序列进行质量评估,并通过 Trimmomatic 或 Cutadapt 进行适配子去除和低质量碱基剪切操作[^2]。
#### 预处理阶段
3. **比对至参考基因组**
利用 STAR 或 HISAT2 将高质量的 reads 映射到目标物种的参考基因组上。此过程会生成 BAM 文件作为后续定量的基础。
4. **表达量计算**
应用 HTSeq-count 或 featureCounts 统计每个基因上的 read 数目,从而得到样本间可比较的表达水平矩阵[^1]。
#### 差异表达分析
5. **标准化与过滤**
构建好的 count matrix 可能含有许多零值或者低丰度转录本,在正式开展 DE 分析之前需对其进行必要的预处理工作,比如移除那些在所有条件下均未检测到信号的特征项。
6. **应用软件包执行DE测试**
推荐采用 R/Bioconductor 平台下的 edgeR 和 DESeq2 方法来识别显著变化的基因集合。这两个算法都考虑到了生物学重复带来的变异性影响,因此当设计中有设置对照组时表现尤为出色。
7. **功能富集检验**
获得差异列表之后可以进一步探索其潜在意义所在,常用 GO term 富集以及 KEGG pathway mapping 来描绘整体趋势并挑选感兴趣的功能模块。
#### 后期验证与报告撰写
8. **独立方法确证发现**
实验室层面可通过 qPCR 技术针对部分候选标记物加以确认;另一方面也可以借助外部已发表资料交叉参照支持结论可靠性。
9. **整理成果文档化**
完成上述环节后应形成清晰条理分明的技术路线描述加上详实图表辅助展示主要观察点给读者易于理解接受。
```r
library(DESeq2)
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = counts, colData = metadata, design = ~ condition)
dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds)
head(res, n=10)
```
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