🌟 课程亮点
- 深度解析:涵盖RNA-seq数据预处理、差异分析、功能富集等核心流程
- 实战案例:包含肿瘤样本与正常样本的对比分析演示
- 工具推荐:集成
DESeq2
、edgeR
、ClusterProfiler
等主流分析工具 - 🧪 进阶技巧:讲解PCA降维、WGCNA共表达网络构建等高级方法
📌 课程大纲
基础概念
- 基因表达谱的标准化流程
- FPKM/TPM/RPM计数的计算原理
- 点击了解基础教程
差异分析
- 选择合适统计模型(如负二项分布)
- 多组比较的多重假设检验校正
- 可视化差异基因的热图与火山图
功能富集
- GO/KEGG注释的数据库来源
- 随机森林算法在通路分析中的应用
- 探索交互式富集工具
数据挖掘
- PCA降维的原理与参数调优
- WGCNA构建共表达网络的步骤
- 单细胞测序数据的整合分析