轉錄組數(shù)據(jù)中如何找GO富集分析上下調(diào)基因？如何從轉錄組測序數(shù)據(jù)判斷KEGG富集的意義？提取樣品總RNA后，用帶有oligo（DT）的磁珠富集真核細胞mRNA（對于原核生物，用試劑盒去除rRNA，然后進

轉錄組數(shù)據(jù)中如何找GO富集分析上下調(diào)基因？

如何從轉錄組測序數(shù)據(jù)判斷KEGG富集的意義？提取樣品總RNA后，用帶有oligo（DT）的磁珠富集真核細胞mRNA（對于原核生物，用試劑盒去除rRNA，然后進行下一步）。

添加片段緩沖液以將mRNA破碎成短片段。以mRNA為模板，用隨機六聚體合成第一條cDNA鏈。然后加入緩沖液、dNTPs、rna酶H和DNA聚合酶I合成第二條cDNA鏈，用qaquick法合成第二條cDNA鏈，純化PCR試劑盒，加入EB緩沖液洗脫，末端修復，A+DNA測序，瓊脂糖凝膠電泳選擇片段大小。最后進行PCR擴增，并用Illumina HiSeq 2000對測序文庫進行測序。

測序得到的候選基因可以做go分析嗎？

這也是我頭疼的問題。

但在我看來，RNA SEQ的文章得到了大量的差異基因，KEGG和go分析，討論也是片面的；所以我想更全面的分析，在小范圍的差異基因中找出有更多基礎的關鍵基因，但是我寫完后就放出來了，而編輯直接說我的文章描述性內(nèi)容太多，這是對之前工作的總結。

沒有關鍵的進展；我還沒有一個好主意。

目前常用生物信息學分析方法有哪些？

現(xiàn)在比較流行的數(shù)據(jù)庫有geo和TCGA

geo分析主要是通過芯片做差異分析得到差異基因，可以做go和KEGG功能富集分析

TCGA數(shù)據(jù)庫是癌癥分析的利器，可以做差異基因、差異miRNA、差異lncrna，下載并整理臨床資料，做生存分析，和高難度Cox分析

這兩個數(shù)據(jù)庫可以發(fā)一篇好文章