线下课程回顾
1. 生物信息概述
1.1 生物信息所需技能
1.2 入门生物信息的方法
2. 数据如何产生
2.1常见测序平台和测序类型
- 测什么决定怎么测
- 干什么决定测多深
2.2. 测序基本原理
- single end
- pair end
- mate pair
- 链特异性测序
2.3 实验设计
3. 数据如何处理
3.1 数据预处理
- 原始数据误差的来源
- 质量控制FastQC结果解读
- 数据过滤 Trimmomatic 原理和使用方法
3.2 有参转录组序列比对
- 不同比对软件的比较
- 常用的序列比对算法
- 基因组
- STAR
- hisat2
- 转录本：RSEM
- 实例结果解读
- 序列比对常见问题
3.3 无参转录组
- 转录本从头拼接原理
- 拼接方法 Trinity
3.4 表达定量
- RNA-seq 常用统计定量单位
- 基因组比对：Htseq-Count, FeatureCount
- 转录本比对：RSEM
- 无比对快速定量：kallisto
4. 数据如何分析
4.1 数据分析的思路
4.2 差异表达
- Deseq 标准化原理
- 结果解读
4.3 富集分析
- GO常用网站和工具
- 通路富集分析
4.4 数据可视化展示
- IGV（本地机）
- 基因浏览器（网上）
