转录组测序后差异表达基因太多？这4招解决你的难题
漫画怪蜀黍
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来自专栏生命科学
大家拿到转录组测序或者RNA-Seq结果后的各种难题，快来看看，你中了几条？
难难难
1. 得到的差异表达基因太多（或者太少）？
2. 功能分析结果到底靠不靠谱？
3. 技术验证只做到qPCR这步行吗？
4. 做功能验证，样本怎么设计好？
……
是的，如今有很多研究课题是关于基因表达的，并已经发现了一些现象，但分子机制还不清楚。而做转录组测序或者RNA-Seq特别适合用于此类分子机制研究，可以一次性得到样本中几乎所有表达的mRNA信息。其优点自然是全面撒网，不漏掉任何可能的基因，不过也会带来以上的这些问题，其中最让人头疼的就是得到的差异表达基因总是太多了！
那么在茫茫基因中，你该如何找到心仪的目标基因呢？下面我们来看看一般的转录组及RNA-Seq测序后锁定目标基因的方法。
1. 初步筛选：差异表达基因分析
通常利用转录组测序或RNA-Seq，通过实验组和对照组基因表达量比较，筛选差异表达的基因，你可能会获得几百个基因。
有时大家说差异表达基因太多，而有时又说太少，实际上确实很难有一种方法适用于所有人的需求，因为样品来源非常广泛，无论是物种、组织部位、时期、还是处理条件等，所以我们提供DEGseq、DEseq2、EBseq、NOIseq和PossionDis共5种差异基因检测方法供选择，总有一种最适合你。可以调整筛选的条件，比如差异倍数。
2. 缩小范围：功能分析
接下来缩小范围，进行功能注释，注释到你关心的功能上的基因是重点研究对象，到这一步可能只有十几个到几十个。
大家都想要获得全面准确的功能注释结果，我们提供GO、Pathway，以及转录因子预测、蛋白互作关系、真菌致病基因预测、植物抗病基因预测等，是不是很全面？
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