主要观点总结
本文主要介绍了处理组学数据的方法与步骤，包括质控判断、结论判断、思考和查询以及基于新发现的进一步分析和验证。文章强调了从组学数据中发掘亮点的价值，并提供了具体的实例说明。
关键观点总结
关键观点1: 组学数据的特点和处理步骤
组学数据具有量大、复杂的特点，处理步骤包括质控判断、结论判断、思考和查询以及基于新发现的进一步分析和验证。
关键观点2: 如何从组学数据中发掘亮点
文章强调了从组学数据中发掘亮点的价值，如通过差异基因、功能富集分析找到新的生物过程和通路，进而发现新的科学问题或应用前景。
关键观点3: 数据处理和分析中的注意事项
在数据处理和分析过程中，需要注意质控的重要性，核实数据是否真实可靠；同时，要结合文献报道和背景知识，对结果进行合理解读和验证。
文章预览
不管是自测还是公共数据库，测序等组学数据是大家手头上最容易拿到的数据。 先前大家通过生信分析可以批量水文章，现在组学数据和生信分析的意义正在发生改变，更重要的价值是如何从组学数据中发掘出“亮点”。 但是，组学数据的特点是又多又杂， 组学数据的解读和梳理、判断就是第一步，而后续的工作才是如何基于组学数据讲好故事。 今天我就来抛砖引玉分享一下， 当拿到组学数据的时候，如何从千头万绪的结果中挑选到线头并把故事讲好，步骤大致分为四步 ： 1 质控判断：从数据质量、样本、分组等整体情况看结果是否可信和可靠。 比如常见的 2 组 3 样本（ 3vs3 ）细胞的 RNA 测序结果，如果没有特殊情况下， 组内差异（ 比如三个 Con 对照、三个药物组之 间）一般小于组间差异的（药物组 vs Con ），这一点可以从样本 PCA 聚类等
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