零基礎照樣做RNA-seq差異分析
GCBI知識庫2018-08-24 14:43:36
基因表達譜的差異分析是RNA-seq中最常見的應用。你眼中的RNA-seq差異分析或許是醬紫的，對不會編程，不懂統計，純正生物學出生的人， 內心簡直SOS……
但有些人眼中的RNA-seq差異分析卻是這樣的，借助雲平台和圖形化界面，生信零基礎同樣可以做RNA-seq差異分析。
小編也是第一次嘗試，一起來看看雲平台如何拯救你我於水火之中。RNA測序原始數據太大，就直接用了demo數據。
平台用的是GCBI（www.gcbi.com.cn），之前也介紹過用GCBI做DNA測序和芯片分析，還不會用的在這里看攻略。（http://college.gcbi.com.cn/help/index.jhtml）
建方案
1.新建一個RNA測序方案，不知道怎么新建請看上面攻略。進去后的分析界面就是醬紫的。
樣本分組
2.分析首先得有樣本是不，點擊“添加樣本數據”將樣本導入。導入數據后可在“數據表”和“結果圖”中查看質控分析結果。
PS:如果用的是自己的測序數據，看下這里的數據上傳說明（http://college.gcbi.com.cn/cexu/946.jhtml）。
接下去就是將導入的數據進行分組，點擊“添加新分組”建立組別，小編建了兩組，分別是EG(實驗組)和CG(對照組)。
分好組后就可以進行差異分析啦，選擇要分析的組別進行下一步。（一定要先分組）
3.差異分析參數選擇
在差異分析中，參數主要就是P值，Q值和fold change，分析時可默認，也可自己設定,小編就直接用默認了。
PS:P值和Q值還模模糊糊的看這里（http://college.gcbi.com.cn/cexu/955.jhtml）。
4.運行結果
好啦，點擊確定就ok啦。Demo數據是五對直腸癌和癌旁數據， 在默認參數條件下共篩選出了395個差異基因，上調的137，下調的258。
下方還提供給了一些標簽分類，如統計了在cosmic中與腫瘤相關的基因數量等。看每個基因具體的表達值點擊結果表即可。
面對那么多基因，該如何快速找出感興趣的基因呢？
用篩選功能即可，通過疾病，也可自定義，自定義的選項分類很詳細，針對性比較強。
這里附上數據篩選指南，給大家做篩選提供一些方向。（http://college.gcbi.com.cn/cexu/955.jhtml）
好啦，RNA-seq差異分析醬紫就完結啦。
GCBI RNA-seq分析流程和傳統優勢在哪？
看這（http://college.gcbi.com.cn/cexu/954.jhtml）。簡單一句話，Tophat 首次被發表已經是7年前，Cufflinks也是6年前的事了。
想體驗得等明天了，因為今天……
GCBI版本更新……