09月07 这个课题组如何做到2年连发6篇文章？

对于刚接触高通量测序的小硕小博来说，海量的测序数据和难于上青天的分析结果让每一个初次接触它的老师们都望而生畏。同样的测序数据在生信大神的手里妙笔生花，开出一朵朵美丽而迷人的SCI论文。同为科研人的你，甚至自己想要的结果文件都不知道在哪里找。而这个研究小麦课题的老师，做到了什么才能在短短两年之内发6篇测序相关的文章呢？

作为一个科技服务工作者，自然能够明白每一位老师的痛处和难点，不过现在都2020年了，再也不是一个转录组1万元的天价了，那么现在从原始的测序数据到数据挖掘直至最后完美的SCI论文图表，究竟是怎么出来呢？

虽然君子远庖厨，不过今天小编将为您带进后厨，为您娓娓道来。

 

1、首先我们需要原始数据

这部分数据一般来自于两种渠道：一种是老师做的建库测序后拿到的原始数据，这部分数据可以直接保存在百迈客云账号下；另一种来自于已发表的转录组文章中的原始数据，关于这部分数据，老师可以在NCBI上根据文章的链接查找下载，然后直接将数据保存在自己的账号下，然后进行后续分析。

2、一分钟的分析任务投递

选择合适的分析APP

 

命名和选择数据

 

 

选择参考基因组及设置差异分组

 

任务提交后，根据样本数据量，一般24-48h左右大家就可以看到一份完整的分析结题报告和分析数据了。

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讲到这里可能有人会问：难道就这么简单？那人家好几篇文章里面那些高大上的图片都是大神用小工具做的吗，小编可以负责任的告诉你们，不是的！我们还有很多隐藏功能：

第一：基因检索。（小编选的蛋白是PPR蛋白，从4万多基因里面筛选出来60个PPR蛋白相关的基因，然后根据60个基因做GO分类图）。

 

第二：WGCNA分析。这个分析主要是将基因模块与表型数据或者表型样本进行关联，从而快速的锁定一批候选基因。

 

 

运行后打开是下图这样的，对此图有疑惑的可以点击图片左侧的摄像头。

 

 

第三：最近很火的差异基因表达趋势分析

 

 

第四：108款分析绘图工具(73款常用工具免费使用)。

 

具体这些工具如何使用？百迈客云还有哪些隐藏功能呢？欢迎大家持续关注，小编会定期为大家进行分享。