肿瘤外显子测序后的突变与否矩阵也可以模仿转录组的表达量矩阵分析吗

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转录组测序来源的表达量矩阵数据分析大家都耳熟能详了，从基因表达数据的差异分析到功能注释和通路分析的整个分析流程是理解基因表达变化及其生物学意义的重要步骤。以下是详细步骤的介绍： 基因表达量矩阵的准备 ： 首先，需要获得全部基因的mRNA表达量矩阵，这通常来自于RNA测序（RNA-Seq）或蛋白质组学数据。 数据预处理 ： 对原始数据进行质量控制、标准化和过滤，以确保数据的可靠性和可比性。 差异表达分析 ： 使用统计方法（如t检验、ANOVA、Limma、DESeq2等）比较两组样本（例如，治疗组与对照组）之间的基因表达差异，以识别差异表达基因（DEGs）。 上下调基因的确定 ： 根据差异表达分析的结果，使用合适的统计学阈值去确定上调（表达量增加）和下调（表达量减少）的基因。 GO和KEGG富集分析 ： 使用富集分析工具（如DAVID、cluste ………………………………