众所周知，在高通量检测这个领域中，芯片和测序是当仁不让的扛把子，是了解基因组结构和功能的绝佳利器。
而生物大数据之所以这么红火，就是因为有这两个技术为科研者提供了海量数据来做支撑，唯有如此，科研者们才能深挖数据得到有用的信息。
其中，随着转录组学的流行，miRNA、lncRNA和circRNA等非编码RNA的爆红，转录组测序技术（RNA-seq）的发展速度也一路水涨船高、势如破竹。
而技术的进步和成本降低也使得RNA-seq这种高大上的技术，已经逐渐走下“神坛”、站在了潮流的最前线了。
一般而言，如果要做二代测序，不分析点剪接异构、功能调控、新转录本发现，估计都对不起实验烧的钱。
那么，究竟RNA-seq是何方神圣，引得一众科研者竞相追逐呢？
其实，如果将某一个物种的基因组比喻成该物种的“生命的读本（book of life）”，那么转录组就可比作“生命杂志（newsstand of life）”。
而RNA 测序技术就是一霸道总裁把报刊亭里的所有杂志（RNA）全都买回去，然后把所有的杂志全都放进碎纸机里，使其成为一大堆碎纸条，然后由一大帮手下来整理碎纸条（现实生活中的计算机程序开发人员），将碎纸条还原成一本本的杂志。
随后，还会有一群统计狂热分子也跑来凑热闹，他们组织了一场比赛，看看哪些人整理碎纸条的效率最高，准确率最高，能够又快又好地还原出杂志的本来面目（转录组基因序列）。
这个整理、拼接碎纸条的工作就是“转录子重建”工作，而转录子重建工作的重点内容之一就是将RNA测序得到的片段信息与该RNA来源细胞的基因组对应起来。
“生命杂志”的解读流程
所以，通过RNA-Seq所进行的全基因组水平的基因表达差异研究，具有定量更准确、可重复性更高、检测范围更广、分析更可靠等特点。而且除了分析学历证基因表达水平，RNA-Seq还能发现新的转录本、SNP和剪接变体，并提供等位基因特异的基因表达。
果然，巧借RNA-seq之势速发SCI文章，真的不只是空想。毕竟，测序数据辣么多，如果真的筛选出具有显著效果的非编码RNA重点分析之，总归能很快出炉一篇由一大堆靓图组成的论文文章。
但令人无奈的是，每当我们我们所拿到RNA-seq测序结果，看着这密密麻麻的基因名与表达量数值，就宛如看天书一般，压根就不知道从何分析，只能与隐藏着宝藏信息的诸多数据面面相觑。
其实，要做一个能在RNA-seq测序数据库之间自由穿梭的优雅科研者并不难，只要找到正确的学习方法，培养良好的数据分析思维就可以很快上手了。
而为了让大家更快进阶为玩弄数据于股掌之间的数据挖掘高手，解螺旋精心打造了一门精品课《RNAseq数据分析全流程》，既涵盖了 linux基础入门又包括了从原始测序下机数据fasta文件到差异分析处理的全流程，并延伸到 个性化分析，实为生物信息初学者的绝对福音。
本课程主要是从原始mRNA测序数据fasta文件开始的全流程分析，既弥补了当前类似网络课程中普遍的liunx基础知识和原始测序数据fasta文件挖掘的缺乏，同时又满足了目前绝大数实验室的测序数据分析。
课程共19节，会通过实战演练详细讲解RNAseq数据分析全流程：liunx基础知识→linux软件安装→数据质控/去接头→数据比对→数据定量→计算差异→火山图/热图绘制→公司数据解读→归一化详解→TPM/FPKM计算。
通过该课程，你不仅能掌握linux基础知识，同时也能学会RNA-seq数据转换成图表的技巧，更能满足实验室对RNAseq数据分析的需求。所以如果你想从零开始学会RNAseq的原始数据分析，就快快行动起来，将此课纳入囊中吧。
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