09月07 這個課題組如何做到2年連發6篇文章？
發布于 13:39
作者： bmk
對于剛接觸高通量測序的小碩小博來說，海量的測序數據和難于上青天的分析結果讓每一個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。而這個研究小麥課題的老師，做到了什么才能在短短兩年之內發6篇測序相關的文章呢？
作為一個科技服務工作者，自然能夠明白每一位老師的痛處和難點，不過現在都2020年了，再也不是一個轉錄組1萬元的天價了，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，究竟是怎么出來呢？
雖然君子遠庖廚，不過今天小編將為您帶進后廚，為您娓娓道來。
1、首先我們需要原始數據
2、一分鐘的分析任務投遞
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。
講到這里可能有人會問：難道就這么簡單？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4萬多基因里面篩選出來60個PPR蛋白相關的基因，然后根據60個基因做GO分類圖）。
第二：WGCNA分析。這個分析主要是將基因模塊與表型數據或者表型樣本進行關聯，從而快速的鎖定一批候選基因。
運行后打開是下圖這樣的，對此圖有疑惑的可以點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？歡迎大家持續關注，小編會定期為大家進行分享。