生物科研人員發文章必不可少的就是對測序數據梳理整合，目前比較火爆的分析內容有關鍵基因篩選，基因家族分析，排名前十的GO注釋分類圖，特定功能相關基因的互作網絡圖，多個分組共有差異基因通路展示，轉錄因子預測及功能分析等等。這些分析怎么做？需要提供什么數據？收費貴不貴？多久能拿到結果？我能不能自己做？

轉錄組數據分析目前比較模式化，要想贏得審稿人青睞，必須要結合具體的科學問題做針對性展示。轉錄組數據分析挖掘幾步走？我們將眾多的分析內容歸納為4大類：所有基因挖掘、差異基因挖掘、表達量挖掘、高級工具挖掘。

1、所有基因挖掘

針對所有檢測到的基因，我們可以用基因名稱、功能注釋、序列信息等進行檢索篩選；基于篩選的關鍵基因或者前期研究結果，重點關注某類基因家族，從序列信息比對、功能結構域保守性分析、家族進化樹分析、表達模式分析等進行研究，進而解析基因家族與生物學性狀的關系。

2、差異基因挖掘

差異基因挖掘是基于差異基因篩選，實現不同分組間差異表達基因的比較、功能注釋和通路富集分析等，解析參與生物學過程的關鍵基因及其功能。

3、表達量挖掘

表達量挖掘可以根據各個基因的表達量，實現不同樣品中共同表達和特異表達的基因的篩選，如組織特有表達基因篩選、不同處理樣品間特異表達基因篩選、不同發育時期特異表達基因篩選等，并對特定基因進行后續功能分類分析，如聚類分析，表達模式分析等。

4、高級工具挖掘

高級工具挖掘主要是整合基因表達量與表型數據、互作信息、其他組學信息，進行基因共表達網絡（WGCNA）、蛋白互作網絡圖、組學聯合分析等，解析基礎代謝過程和轉錄調控網絡。

針對上面這些分析內容，百邁客生物云平臺免費開放了不限次的個性化挖掘和108款作圖小工具，一鍵出圖。百邁客云于2014年5月正式開放，經過6年的打磨，轉錄組云分析（次賬號）集結可視化數據分析APP、個性化分析小工具、文獻檢索、公共數據庫、培訓視頻，是科研工作者項目管理一站式平臺。在這個風起“云”涌的時代，百邁客云以快速、全面、透明的姿態全面起航。

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