RNA-seq流程，博客对应的相关文件

RNA-seq（RNA测序）是一种高通量的基因表达分析技术，用于研究细胞或组织中的转录本表达水平和结构。在这个流程中，我们通常包括几个关键步骤：数据预处理、比对、转录本组装、定量和差异表达分析。苏州大学现代统计与生物信息学课程中的报告重点介绍了使用hisat2、stringtie和ballgown这三个工具来完成这个流程。 1. hisat2：这是由Gale Labs开发的一个高效且精确的比对器，专门针对RNA-seq数据。hisat2通过构建索引和使用先进的算法来快速比对读取到参考基因组上，确保了较高的比对准确性和速度。在RNA-seq流程中，首先需要将原始的FASTQ格式的测序数据通过hisat2进行比对，得到比对结果SAM或BAM文件。 2. stringtie：这是一个用于转录本组装和定量的工具。在hisat2完成比对后，stringtie可以利用这些比对信息进行转录本组装，同时估计每个转录本的表达量。它能发现新的转录变体，以及在已知转录本基础上进行拼接和修剪，生成GTF或GFF格式的转录本模型文件。 3. ballgown：该软件包主要用于RNA-seq数据分析，尤其是差异表达分析。在stringtie得到的转录本模型和表达量基础上，ballgown能进行统计分析，识别在不同样本间显著差异表达的基因。它可以处理多组实验设计，提供广泛的统计测试和可视化功能，帮助研究人员理解基因表达的变化模式。 在苏州大学的课程报告中，学生可能详细记录了如何安装和配置这些工具，设置参数，以及如何处理比对和分析过程中遇到的问题。他们可能还探讨了比对效率、转录本组装质量、差异表达基因的选择标准等关键指标。此外，报告可能还包括了数据分析的结果解释，如热图、火山图等可视化展示，以及生物学意义的讨论。 RNA-seq流程是一个涉及多个步骤的复杂生物信息学任务，需要综合运用多种工具进行数据分析。hisat2、stringtie和ballgown是这个流程中常用的软件，它们的结合使用能够全面地揭示样本间的基因表达差异，从而为生物医学研究提供宝贵的见解。在学习和应用这些工具时，理解每个步骤的目的和原理，以及如何根据实验设计调整参数，是至关重要的。