English转录组测序数据的分析与解读（转录组测序rin值低）
大家好，我是科研路上的一个小白，今天想和大家分享一下我在使用Illumina转录组测序过程中的一些经历和心得。
记得那是我研究生二年级的时候，第一次接触到转录组测序这个概念。那时候，我对基因表达调控一无所知，甚至对RNA和DNA的关系都有些模糊。随着研究的深入，我逐渐被这个领域的魅力所吸引。
当时，我们的研究课题是探究某植物在逆境下的基因表达变化。为了揭开这个谜团，我们选择了Illumina平台进行转录组测序。为什么选择Illumina呢？因为它在当时的测序技术中具有极高的准确性和通量，可以快速、高效地完成大规模的RNA测序。
在实验过程中，我们首先提取了植物的总RNA，然后通过Illumina的RNA测序试剂盒将其转化为cDNA。接下来，我们将cDNA文库构建完成后，上机测序。经过几天的高强度工作，我们终于获得了大量的原始测序数据。
拿到数据后，我们开始了分析环节。这里，我想结合一些体系化的专业知识来举例说明。
我们使用FastQC对原始数据进行质量评估，确保数据的可靠性。然后，利用Trimmomatic对低质量的序列进行过滤，提高后续分析的质量。接下来，使用STAR或Bowtie2等比对软件将序列比对到参考基因组上，得到每个基因的转录本长度和表达量。
为了进一步分析基因表达模式，我们使用DESeq2或edgeR等软件进行差异表达分析。这些软件可以统计每个基因在不同条件下的表达量变化，并筛选出差异表达基因（DEGs）。通过这些DEGs，我们可以初步推断出植物在逆境下的基因调控网络。
为了验证我们的分析结果，我们设计了一系列的验证实验，如RT-qPCR等。结果显示，大部分差异表达基因的表达趋势与我们分析的结果一致，这进一步验证了我们的转录组测序结果。
通过这次Illumina转录组测序，我深刻体会到了基因表达调控的复杂性。也让我对Illumina测序技术有了更深入的了解。我相信，随着测序技术的不断发展，我们将揭开更多关于基因表达的神秘面纱。
关键词：Illumina，转录组测序，基因表达，科研之旅
