参考链接：基因水平定量与转录本水平定量区别 - 简书 (jianshu.com)
QC
QC：质控主要进行低质量，含N，含adpter的过滤
raw reads，里面含有带接头的、低质量的reads。对raw reads过滤，得到clean reads，后续分析都基于 clean reads
正常情况下数据有效数据利用率一般要求高于95%，现在正常项目大多在99%
Q20一般要>90%（illunima官方承诺85%）
Q30一般要>85%（illunima官方承诺80%）
GC含量一般为40%-60%，以45%-55%为宜。
比对
mapping reads：指mapping到参考基因组上的reads（包括单端比对和双端比对）
total reads：有效测序数据的reads总条数
mapping rate：比对率，指比对到参考基因组上的reads数目除以有效测序数据的reads数目。人类基因组的比对率期望值是70-90%
定量
定量：fastq文件比对到基因组上以后，需要对比对到基因组上的reads数进行计数，看比对到基因上边的reads有多少，一般有基因水平、转录水平、外显子水平计数，但比较常用的还是基因水平的计数，因为转录本和外显子水平特别复杂。
外显子水平的定量：数一下与每一个被注释的外显子重合的reads。
基因水平的定量：数一下与每一个基因区域重合的reads。基因水平定量需要基因组注释文件，即常见的hg19/hg38这些。
转录组水平的定量：把reads比对到所有已知的转录本序列上。而转录本是一条（或一串基因）通过转录形成的一种或多种可供编码蛋白质的成熟的mRNA。转录本在测序中得到的序列数量受转录水平、测序深度、转录本序列长度、样本中其他转录本的表达水平等因素影响。
基因组比对就是把reads比对到完整的基因组序列上，而转录组比对则是把reads比对到所有已知的转录本序列上。如果不是很急或者只想知道已知转录本表达量，个人建议使用基因组比对的方法(大多数实验室也是用的基因水平)进行分析，理由如下：
① 转录组比对需要准确的已知转录本的序列，对于来自未知转录本（比如一些未被数据库收录的lncRNA）或序列不准确的reads无法正确比对；
② 与上一条类似，转录组比对不能对转录本的可变剪接进行分析，数据库中未收录的剪接位点会被直接丢弃；
③ 由于同一个基因存在不同的转录本，因此很多reads可以同时完美比对到多个转录本，reads的比对评分会偏低，可能被后续计算表达量的软件舍弃，影响后续分析（有部分软件解决了这个问题）；
④ 由于与DNA测序使用的参考序列不同，因此不利于RNA和DNA数据的整合分析。
而上面的问题使用基因组比对都可以解决。
