筛选相关性基因
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TCGA数据库:miRNA的表达探索
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TCGA数据库：基因的表达探索
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Bioconductor的DNA甲基化芯片分析流程
ggplot2数据可视化的n种形式：R绘图Gallery
clusterProfiler：富集分析和可视化的强大工具
三线表
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GTEx联合TCGA数据库差异分析
R语言批量计算一个基因的表达相关基因
ggplot2绘制热图
新版TCGA表达mRNA/miRNA和临床数据下载及R语言整合代码
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DNA组：
比较不同实验组之间的基因表达差异：在线生物信息学工具：Online Venn Diagram tools（最多四个实验组）+interactiVenn（最多六个实验组）+DiVenn（适合不同的基因在不同的实验组里面的表达情况）
RNA组：
RNAseq测序（150bp常见）来比较control和expriment之间的转录组上面的差异（差异表达的基因）—再推断哪一个pathway或者生物代谢过程发生了变化
⭐️⭐️⭐️single cell RNAseq：单细胞层面，有更高分辨率来分析转录组的差异（可以比较到细胞跟细胞之间的差异）
example：至少有三个生物的biological replicates，统计学意义上才会更加明显。常规是基于基因组30倍的RNAseq的数据做分析（sequence depth序列深度）
gene-level的RNAseq分析+transcript-leverl的 RNAseq分析
Single cell RNA-seq 主要测序平台
10x genomics（对低表达的基因灵敏度高，价格高，下游分析更容易）
Indrops（灵敏度稍低，价格便宜，测试深度要更深）
SMART-seq（少用）
Requirement of scRNA-seq libraries
■Number of cells>3000 cells
■Sequence depth (mean reads/cells) 50,000-100,000
数据分析软件（scRNA-seq analysis software）
Seurat R Scanpy -python
步骤：1、数据处理（trimmomatic软件） 2、 数据分析方法 3、找到差异表达的基因，如何做后续分析
Gene-level RNAseq analysis
Tools align reads to reference genome: (alignment methods) 1.Tophat cufflink 2.STAR featureCount 3.HISAT StringTie
Transcript-level RNAseq analysis
Tools align reads to reference transcriptome: (alignment-free methods)
1.Salmon
2.Kallisto
3.Sailfish
Identify differential expressed transcripts: 1.Sleuth((gene-level and transcript-level analysis,for Kallisto) 2.Swish (gene-level and transcript-level analysis,for Salmon)
step3：
scRNAseq如何对不同type的cell进行标注（单细胞转录组细胞注释的方法）：
Cell type annotation Mark-based annotation 1.Time consuming 2.Accurate Reference-based annotation 1.Fast 2.Need human validation
手动注释+自动注释
Step 1:Cell clustering analysis
Step 2:Feature plot of well-known marker
Step 3:Cell type annotation
RNAseq分析example：
1、NGS 数据clean,alignment,read count：code（下载基因组数据） 2、NGS差异基因分析 3、差异基因的作图 4、NGS下游分析(pathway和GO分析)
蛋白质组：
Structure Variation 和Copy Number Variation（CNV）
GATK 资料包
生信人工具-sangerbox
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