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在第二节中，我们采用了Trinity工具做了转录组数据的拼接，我一共是6个样本6个G的数据量，在我那个设置下跑了接近30多个小时就完成了拼接工作...
既然可以通过Trinity对所有的Reads进行拼接后得到很多的转录本（Transcripts) , 因此很有必要对这些转录本进行注释。 注释的...
通过前期的基因定量，我们通过RSEM或者Kallisto这些工具得到了每个基因或者转录本的表达量矩阵。输出的矩阵包含了基因以及在各个样本中的表达...
前期的到的基因表达量矩阵，可以得到每个基因的表达量，然而由于我们在做实验过程中的重复（包括技术重复与生物学重复）理论上来讲是可以保持表达量在重复...
前面三节，我们得到了Trinity拼接的Fasta 文件（Trinity.fasta)以及通过Bowtie2将Fastq中的Reads进行回贴到...
Trinity是广泛应用的不依赖基因组的转录组分析工具 我们在这一节中将采用Trinity在服务器端对第一节中获得的cleandata进行转录组...
在转录组数据拿到后，公司一般会给我们一个Rawdata和Cleandata 如果喜欢折腾的可以直接拿着Rawdata进行一下数据清理后再进行后期...
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