基础知识

流程

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数据标准化

测序深度与基因长度
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FPKM

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RPM

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TPM

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各种值使用的场合

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数据预处理

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异常样本于重复行检测

表达总体分析与样本相关性
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样本表达总体分布

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样本之间的相关性

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差异表达分析

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可以从R语言分析，也可以在Linux上进行脚本分析（在result文件夹里面的脚本）
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值得注意的是，id转换，可以使用clauster包，但是更建议使用gtf文件的里面的转换。以及之前思考题有说如何提取相关的文件内容

差异结果可视化

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  1. 热图中想要标记特定的基因labels 这里开始，或者说使用complexheatmap包

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  1. 如果热图的聚类不符合分组cluster_cols = F,这样他就会按照文本顺序分布，所以提前把实验与对照组放在一起，= FALSE 就可以了
  2. 火山图中 p值越小，log后越大。
  3. Sperman分析钱不用将数据进行log转换——log不会改变相对大小关系

person需要进行log转换

  1. edgeRheDeseq2一般使用原始count值，前者这种方法找到的差异基因多，但是假阳性率会偏高；同还是还可以对无生物学重复的进行统计
  2. id转换建议使用gtf文件，思考题有讲如何转换