转录组数据质量评估流程

1. 数据预处理：对原始数据进行预处理，如去除接头序列、低质量序列、重复序列等，并进行质量控制，保证数据质量。

2. 质量评估：使用常用的NGS数据质量评估工具，如FastQC等，对处理后的数据进行质量评估，检查数据中是否存在低质量序列、过多的N碱基、GC含量偏差等问题。

3. 序列比对：使用比对工具将处理后的 reads 比对到参考基因组或转录组上，评估比对率、比对质量、重复率等指标。

4. 表达量分析：使用基因定量分析工具对转录组数据进行表达量分析，评估差异表达基因数、表达丰度、基因表达的一致性等指标。

5. 功能注释：对差异表达基因进行功能注释，如基因本体分析、KEGG通路分析、富集分析等，评估功能注释的准确性和完整性。

6. 结果验证：对数据分析结果进行验证，如RT-qPCR、Western blot等实验验证，评估分析结果的准确性和可靠性。

7. 结论总结：根据数据分析结果，总结转录组的基因表达差异、功能富集情况、通路调控等信息，提出相应的结论和建议。