read count 和fpkm数据的数据处理和差异分析

read count 和 fpkm 都是常用的基因表达量数据，其处理和差异分析的步骤如下：

1. 数据预处理：去除低质量的 reads，去除 rRNA 等非 mRNA 序列，使用 HISAT2 或 STAR 对 reads 进行比对，得到每个基因的 read count。

2. 数据归一化：将 read count 转化为 FPKM 或 TPM（Transcripts Per Million）等指标，以消除样本间的测量差异。

3. 差异分析：使用 DESeq2、edgeR、limma 等差异分析工具，对样本间的基因表达量差异进行统计学分析。

4. 选取显著差异基因：根据差异分析结果，选取具有生物学意义的显著差异基因进行后续分析。

需要注意的是，数据处理和差异分析的步骤会因实验设计和数据类型的不同而有所差异，需要根据具体情况进行调整。