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這個(gè)課題組如何做到2年連發(fā)6篇文章?

對(duì)于剛接觸高通量測(cè)序的小碩小博來(lái)說(shuō),海量的測(cè)序數(shù)據(jù)和難于上青天的分析結(jié)果讓每一個(gè)初次接觸它的老師們都望而生畏。同樣的測(cè)序數(shù)據(jù)在生信大神的手里妙筆生花,開(kāi)出一朵朵美麗而迷人的SCI論文。同為科研人的你,甚至自己想要的結(jié)果文件都不知道在哪里找。而這個(gè)研究小麥課題的老師,做到了什么才能在短短兩年之內(nèi)發(fā)6篇測(cè)序相關(guān)的文章呢?

作為一個(gè)科技服務(wù)工作者,自然能夠明白每一位老師的痛處和難點(diǎn),不過(guò)現(xiàn)在都2020年了,再也不是一個(gè)轉(zhuǎn)錄組1萬(wàn)元的天價(jià)了,那么現(xiàn)在從原始的測(cè)序數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)挖掘直至最后完美的SCI論文圖表,究竟是怎么出來(lái)呢?

雖然君子遠(yuǎn)庖廚,不過(guò)今天小編將為您帶進(jìn)后廚,為您娓娓道來(lái)。

 

1、首先我們需要原始數(shù)據(jù)

這部分?jǐn)?shù)據(jù)一般來(lái)自于兩種渠道:一種是老師做的建庫(kù)測(cè)序后拿到的原始數(shù)據(jù),這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以直接保存在百邁客云賬號(hào)下;另一種來(lái)自于已發(fā)表的轉(zhuǎn)錄組文章中的原始數(shù)據(jù),關(guān)于這部分?jǐn)?shù)據(jù),老師可以在NCBI上根據(jù)文章的鏈接查找下載,然后直接將數(shù)據(jù)保存在自己的賬號(hào)下,然后進(jìn)行后續(xù)分析。

2、一分鐘的分析任務(wù)投遞

選擇合適的分析APP

 

命名和選擇數(shù)據(jù)

 

 

選擇參考基因組及設(shè)置差異分組

 

任務(wù)提交后,根據(jù)樣本數(shù)據(jù)量,一般24-48h左右大家就可以看到一份完整的分析結(jié)題報(bào)告和分析數(shù)據(jù)了。


講到這里可能有人會(huì)問(wèn):難道就這么簡(jiǎn)單?那人家好幾篇文章里面那些高大上的圖片都是大神用小工具做的嗎,小編可以負(fù)責(zé)任的告訴你們,不是的!我們還有很多隱藏功能

第一:基因檢索。(小編選的蛋白是PPR蛋白,從4萬(wàn)多基因里面篩選出來(lái)60個(gè)PPR蛋白相關(guān)的基因,然后根據(jù)60個(gè)基因做GO分類(lèi)圖)。

 

第二:WGCNA分析。這個(gè)分析主要是將基因模塊與表型數(shù)據(jù)或者表型樣本進(jìn)行關(guān)聯(lián),從而快速的鎖定一批候選基因。

 

 

運(yùn)行后打開(kāi)是下圖這樣的,對(duì)此圖有疑惑的可以點(diǎn)擊圖片左側(cè)的攝像頭。

 

 

第三:最近很火的差異基因表達(dá)趨勢(shì)分析

 

 

第四:108款分析繪圖工具(73款常用工具免費(fèi)使用)

 

具體這些工具如何使用?百邁客云還有哪些隱藏功能呢?歡迎大家持續(xù)關(guān)注,小編會(huì)定期為大家進(jìn)行分享。

 

 

 

 



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