在转录组测序项目中，如何应用Illumina HiSeq高通量测序数据进行基因表达定量和差异基因分析？

转录组测序技术通过高通量测序平台，如Illumina HiSeq，获取生物体在特定条件下的所有转录本序列信息，进而分析基因表达模式和功能。在项目实战中，应用这些技术的关键步骤包括数据获取、处理、分析和解释。

参考资源链接：[揭秘转录组测序全流程：从技术到应用详解](https://wenku.csdn.net/doc/4o8znn5qrm?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，使用Illumina HiSeq平台进行测序后，我们会得到大量短序列读取（reads），这些读取需要进行质量控制（QC）和修剪以去除低质量的片段。随后，使用像Trinity这样的组装工具，将这些短读取组装成可能的转录本序列。

接着，若存在参考基因组，使用Tophat工具将读取映射到参考基因组上，以确定读取在基因组上的位置。然后，用Cufflinks工具进行基因表达定量，计算出每个基因的表达量。差异表达分析通常采用Cuffdiff，一个Cufflinks套件中的工具，它可以识别在不同样本或条件下表达差异显著的基因。

对于无参考基因组的情况，转录本组装通常直接使用Trinity进行。组装后的转录本需要通过序列比对或蛋白域搜索等方式进行功能注释。差异基因分析同样可使用特定的算法和工具，如DESeq2或edgeR，来识别表达量有显著变化的基因。

整个流程需要对所使用的工具和算法有深入理解，并能够通过生物信息学知识和经验来正确解释结果。推荐的辅助资料《揭秘转录组测序全流程：从技术到应用详解》将为你提供从基本原理到应用的全面指导，帮助你更深入地理解转录组测序分析的每一个细节和步骤。

参考资源链接：[揭秘转录组测序全流程：从技术到应用详解](https://wenku.csdn.net/doc/4o8znn5qrm?spm=1055.2569.3001.10343)