请问各位xdjm，就是拿到转录组测序的结果，不知道怎么分析，应该从何入手呢，有点着急

我们进行RNA-seq的主要目的就是寻找引起处理和对照之间表型差异的关键基因，也就是要通过一些生物信息的分析，从上万条基因中找出2-3个关键基因。因此转录组数据分析的核心思想就是不断的缩小关键基因的范围。

在缩小关键基因的范围时，目前主要有以下三种方法(图1)：差异表达分析，聚类分析，WGCNA分析。在我们对count矩阵进行表达定量以后，我们会得到对count矩阵进行矫正后的TPM或者FPKM表达矩阵。TPM和FPKM矩阵中包含了该物种所有基因的表达量。一般都含上万条基因，因此我们要根据自己的实验目的对TPM和FPKM矩阵进行基因数目的缩小，已得到一些关键基因。

第一种缩小基因数目的方法就是对count矩阵进行差异表达分析，根据Fold change和Pvalue筛选出在处理组与对照组之间的差异表达的基因，这样就就可以对基因的数目进行缩小了，因为设置好参数后，差异表达的基因数目往往在1000-2500不等。这样就从上万条基因的范围缩小到了1000-2500的基因范围。

第二种缩小基因数目的方法是进行聚类分析，聚类分析就是根据各个基因的表达量进行聚类，如果基因的表达趋势相似，那就会聚在一起。聚类可以分为热图的聚类以及时序的聚类，时序聚类分析往往用于比较不同时段差异。聚类完成后就可以得到多个cluster，然后根据实验目的和各个cluster的表达模式选择自己想要的关键cluster进行研究，这样也达到了缩小基因数目的目标。

第三中缩小基因数目的方法是加权基因共表达网络分析（WGCNA），但是与前面2种方法不同，WGCNA对样本数目有一定的要求，进行WGCNA分析时的样本数目至少要有15个，因此我们在实验设计是，如果要做WGCNA分析是，一定要多设置处理或者生物学重复数。

转录组测序结果分析目前主要有以下三种方法：差异表达分析，聚类分析，WGCNA分析。可以根据你的测序类型选择分析种类

以下是一些入门级的步骤和建议：

1. 数据质量评估：首先，对测序数据进行质量评估。使用工具（如FastQC）检查数据的质量指标，例如测序错误率、GC含量、测序片段长度分布等。确保数据质量符合要求，以获得可靠的分析结果。

2. 数据预处理：进行数据预处理，包括去除低质量的读段、去除接头序列、去除可能的污染序列等。使用工具（如Trimmomatic、Cutadapt）进行预处理步骤。

3. 序列比对：将预处理后的测序数据与参考基因组进行比对。常用的比对工具有Bowtie、STAR、HISAT2等。比对后可以得到每个基因的表达值。

4. 表达量分析：使用适当的工具和方法对基因表达量进行分析。这可以包括不同基因的表达差异分析、聚类分析、差异表达基因的富集分析等。常用的工具有DESeq2、edgeR、limma等。

5. 功能注释和通路分析：对差异表达基因进行功能注释和通路分析，以了解它们在生物学过程中的功能和相关通路。使用工具（如DAVID、Enrichr、KEGG）进行功能注释和通路富集分析。