泰塔温vs比瑟汀单双预测（泰塔斯vs阿贝尔）

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本文目录一览：

• 1、rnaseq数据分析

rnaseq数据分析

构建sample_list文本以指定gtf文件的位置，这一信息将作为表达矩阵的列名。使用prepDE.py脚本处理transcript.gtf文件，随后会在当前目录生成所需的矩阵文件。这一过程大约需要几分钟时间，完成后，我们即可进行下游分析。

在RNA-Seq的分析中，对基因或转录本的read counts数目进行标准化（normalization）是一个极其重要的步骤，因为落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度。很容易理解，一个基因越长，测序深度越高，落在其内部的read counts数目就会相对越多。

在进行RNA-seq数据分析时，首先需要考虑的是参考基因组的质量。对于那些拥有高质量注释参考基因组的物种，可以直接将RNA-seq数据比对到基因组上，也可以直接比对到从基因组注释出的基因上。此外，还可以采用经典的tophat-cufflinks-cuffdiff流程，即先将RNA-seq数据比对到基因组上，再通过软件预测基因。

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