生物信息分析服务结果报告
1、 原始数据产出统计
2、过滤掉低质量reads后的数据统计
3、高级生物信息分析结果报告
      利用Trinity (Version: r2011-08-20) 进行de novo assembly, Trinity参数：--min_kmer_cov 2 -- min_contig_length 100 --run_butterfly。拼接后的转录本，通过PERL脚本去冗余，在同一个component ID的序列中选择zei长的一个isoform代表该locus的转录本，得到Unigene集。
3.1、 Unigene长度分布统计
3.2、基因注释
3.3、对Unigene进行蛋白预测
3.4、Unigene的GO功能分类
3.5、Unigene的COG功能分类
3.6、 Unigene表达差异分析
3.7、 GO功能显著性富集分析
3.8、差异表达基因GO功能分类与比较
3.9、Unigene的KEGG信号通路分析
3.10、ko功能显著性富集分析
4、分析方法备注
      解压缩文件：
      为方便下载，所有文件都在linux下使用“tar ?zcvf”压缩后上传，后缀为.tar.gz。这些文件可以用   以下方法解压缩：
     Unix/Linux用户: tar -zxvf *.tar.gz
     Windows用户: 推荐使用winRAR软件
     Mac用户: shell: tar -zxvf *.tar.gz或者推荐使用stuffit expander
注意：本公司生物信息专员具体丰富的数据分析经验，分析过多种物种的RNA-Seq数据。数据分析部经理的RNA-Seq分析文章发表于BMC杂志（第一作者）。

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注：该产品未在中华人民共和国食品药品监督管理部门申请医疗器械注册和备案，不可用于临床诊断或治疗等相关用途