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上一期的RNA-seq结果怎么才能看懂?答案全在这些图里---（1）测序质量篇，（点这里查看这一期微信），我们介绍了评估RNA测序质量的一些常见图示。本期，小编继续“看图说话”，一起看看RNA-seq基础分析里的图示都反映了哪些内容吧。 1 主成分分析图（PCA图）----用RNA测序结果体现样本聚类 主成分分析图是生信分析中最朴实无华的，因为谁都能看的懂。我们不需要操心X,Y轴的主成分到底是什么，只要明白每个样本都被一个2维坐标（X,Y）定位到了这张图上。对于基于转录组的PCA图中，如果两个样本距离越远，则说明两个样本转录组差异越大。我们最想看到的情况就是，相同表型的个体（比如疾病组）会在图中聚类在一起。
2 差异基因表达散点图----体现重复样本的重复性好不好 我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本，每个点代表一个基因在两个样品中 FPKM 的对数值（FPKM是RNAseq中衡量基因表达高低的常用数值）。从这张图可以观察，偏离对角线的点越多，说明样品表达量的相关性越低，重复性越差；偏离对角线的点越少，则说明样品间表达量的相关性越高，重复样品的重复性越好。 3 差异基因表达火山图---直观展示上调表达和下调表达基因数量 对于常规的2组样本RNAseq研究，我们关心的是组1和组2到底哪些基因有显著的差异表达（T检验获得P值，p值反映显著性），差异表达基因在组1和组2之间到底差了多少倍。 这些信息都是通过火山图展示了出来的。火山图是以log2（差异倍数）为横坐标，以T检-log10（P值）为纵坐标。所以，我们最关心的基因就是图中左上角和右上角的点，分别表示表达水平差异非常显著的下调基因和上调基因。
4 差异基因聚类热图---体现样本聚类和基因聚类 聚类热图体现了2个层次的聚类，一般会在横轴和纵轴的位置展示。如下图横轴顶部的线图，展示了样本的聚类；而下图左侧线图，可以将不同样本中表达模式相同或相似的基因聚为一类，这样的聚类有助于推测未知基因功能或已知基因是否具有新功能。  5 差异基因韦恩图---用于寻找“交集” 韦恩图也叫文氏图，用于显示元素集合重叠区域的图示。对于RNAseq来说，至少有三个组别的样本才能绘制韦恩图。比如对于下图来说，A与B对比，差异表达基因有353+492个，B与C对比，差异表达基因有353+51个，那么同时在这2种比较里面都是差异表达的基因数目即为353个。
6 时间/浓度序列基因表达变化趋势图—按趋势聚类 对于探究不同时间点，或者不同浓度处理下的样本的表达量变化，通常需要如下的趋势图。该图展示了依据不同时间点的表达量，这些基因可以被聚成多少cluster，同一cluster的基因可能具有相似或相关的基因功能。 以上便是RNA-seq数据基础分析相关的图示介绍。下一期预告：RNA-seq结果怎么才能看懂?答案全在这些图里---（2）高大上个性化篇，将重点介绍RNA-seq结果不常见的个性化展示图。敬请期待！ 创新基因科技，成就科学梦想 |
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