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去除测序数据中的接头序列（adapter trimming）是数据分析的第一步，确保后续结果准确。Illumina平台使用的接头包括P5和P7序列，它们可连接到测序芯片上的引物，并且还可能嵌入**索引序列（barcode）**以区分不同样本。，这种接头连接到DNA片段两端，将其环化，使之成为一个闭合环，便于PacBio的单分子实时（SMRT）测序。：支持多种测序平台，内置Illumina接头数据库

链特异性测序（Strand-specific RNA-Seq）是RNA测序（RNA-Seq）的一种改进方法，记录每条测得的序列来自RNA的正义链（sense strand）还是反义链（antisense strand）。链特异性测序是解析复杂转录组的一项重要技术，尤其在基因重叠、反义RNA和基因簇分析中具有显著优势。链信息的保留和合理使用，可以提高比对和差异表达分析的准确性，同时为生物学发现提供更

在linux服务器中创建虚拟环境，允许你为每个项目创建独立的Python环境，这样你可以为不同的应用程序或服务安装不同的依赖版本，而不会相互干扰。在不同的虚拟环境下进行不同的项目分析。

RNA-seq（RNA测序）是用于研究基因表达和转录组的强大工具。以下是一个详细的RNA-seq分析流程，包含每个步骤的说明和相应的代码。我们将使用Python和R语言中的一些常用工具来处理数据。

生物信息学是一门研究生物学问题的交叉学科，它结合了计算机科学、统计学和数学等学科，旨在利用计算机技术和算法分析生物数据、研究生物系统的结构和功能、预测生物学过程和发现新的生物学知识。简单说，就是计算机+生物学的交叉学科，既要懂生物又要懂计算机，我的理解就是把计算机技术应用到了生物学领域的场景，要根据生物学进行数学建模，得到生物学的模型，再根据这个模型去应用计算机技术进行编程解决生物学问题。好了，生

Ubuntu子系统通常指的是在Windows上运行的Windows Subsystem for Linux（WSL）中的Ubuntu发行版。可以先在自己本地电脑window系统下面，安装一个Ubuntu子系统，从linux命令开始练习，也是入门生信的一个办法，这一记就是安装Ubuntu子系统的教程。有一部分对生物信息分析感兴趣的小伙伴，想学习生信，但是又买不起服务器或者无法租服务器，也没有对应实验

测序深度用于衡量每个碱基被测序的覆盖度，决定了数据的可靠性和敏感性。测序数据量是实验生成的总数据大小，与目标区域大小和测序深度密切相关。合理选择测序深度和数据量，可以平衡成本和精度，确保实验结果的可靠性。转录组测序能测多少层？（转录组不是以层来算主要是以测序数据量，基因组重测序可以用层）在转录组测序（RNA-Seq）中，“层”指的是不同转录本、基因表达水平的解析能力。

PRJNA号是与SRP号类似的BioProject编号，但PRJNA可以跨数据库使用，包括基因组数据、RNA-Seq、和基因表达等不同类型的数据。enter键进入chose, 选择一个默认的数据下载具体路径，到时候程序命令下载如果不指定输出路径，就会默认输出到这个路径。：SRP号通常对应于一个研究者提交的整体项目，用来描述一个研究计划的背景和目的。指向一个已提交的归档条目，通常是BioProjec

*测序数据（Sequencing Data）芯片数据（Microarray Data）**是基因组学和转录组学研究中常用的两种数据类型，但它们在技术原理、数据产出、分析方式和适用场景上有明显的区别。下面从多个维度进行详细解释和比较。