09月07 這個(gè)課題組如何做到2年連發(fā)6篇文章？

對于剛接觸高通量測序的小碩小博來(lái)說(shuō)，海量的測序數據和難于上青天的分析結果讓每一個(gè)初次接觸它的老師們都望而生畏。同樣的測序數據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發(fā)6篇測序相關(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)現在都2020年了，再也不是一個(gè)轉錄組1萬(wàn)元的天價(jià)了，那么現在從原始的測序數據到數據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據

這部分數據一般來(lái)自于兩種渠道：一種是老師做的建庫測序后拿到的原始數據，這部分數據可以直接保存在百邁客云賬號下；另一種來(lái)自于已發(fā)表的轉錄組文章中的原始數據，關(guān)于這部分數據，老師可以在NCBI上根據文章的鏈接查找下載，然后直接將數據保存在自己的賬號下，然后進(jìn)行后續分析。

2、一分鐘的分析任務(wù)投遞

選擇合適的分析APP

 

命名和選擇數據

 

 

選擇參考基因組及設置差異分組

 

任務(wù)提交后，根據樣本數據量，一般24-48h左右大家就可以看到一份完整的分析結題報告和分析數據了。

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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，小編可以負責任的告訴你們，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據或者表型樣本進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而快速的鎖定一批候選基因。

 

 

運行后打開(kāi)是下圖這樣的，對此圖有疑惑的可以點(diǎn)擊圖片左側的攝像頭。

 

 

第三：最近很火的差異基因表達趨勢分析

 

 

第四：108款分析繪圖工具(73款常用工具免費使用)。

 

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