随着高通量技术的发展，转录组作为“基础”组学已经被广泛接受，且应用在生物学研究的方方面面，并且作为性价比超高的组学技术，无论是在数据挖掘还是作为上游引入都很有价值。
图1.以RNA-seq为研究手段的文章发表（数据来源Pubmed）
技术的大量运用，数据的广泛挖掘，就带来了一个问题---文章应该怎么写？那么今天小白日志也来汇总一下，一篇合格的转录组文章往往会有那些结果。
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提出问题
无论是什么研究，起点都是科学问题的提出。而科学问题的提出肯定不能凭空想象，你们可能就来自于几个方向，如基于已有研究提出进一步问题、根据已有现象提出，合理假设或通过构建模型寻找到了显著差异….
虽然科学问题的提出只是第一步，但是如果一开始就找准方向，那肯定事半功倍。
图2.问题提出举例
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表型&生理指标
问题提出后，最有利且直观的证据肯定就是表型的支撑，往往课题设计的第一步也会是生理指标的检测以及采集，如体重、高度、物质含量、免疫荧光等。这一部分是研究的骨架或者地基，后续的结论都需要能支撑表型的变化。需要描述发现的变化或趋势，简述可能有潜在的影响，从而引入后续研究
图3.理化指标&生化数据举例
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数据表征
当收集好材料后，进行了转录组测序，在拿到数据后，第一步肯定是需要论证数据的有效性，也有一些常见的指标可以表征如：数据产出、质量值、比对率等，这些是数据分析的基础，发文章时通常会要求附表提供，目的是描述研究中数据量、测序质量的充足、可靠。
图4.数据表征举例
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差异解析
转录组的核心是寻找差异基因，但是拿到差异基因往往只是第一步；对于差异的解析是数据挖掘的重中之重，常见的描述差异情况的方式有热图、维恩图等；而探究差异机制的方式有GO/KEGG富集分析、WGCNA分析等等。主要是描述差异情况，以及得到的候选基因集&模块，为进一步的实验或后续研究提供方向。
图5.差异解析常见图示
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验证实验
对于转录组的结果，往往需要通过验证实验，来进一步提升数据的可靠性，常见的方式有q-PCR、Northern blot等；当然也可以结合下游去进行基因的过表达或敲除、敲减去进行验证。转录组的验证最好可以结合到表型以及下游，在验证的同时，往往也是后续研究的起点。
图6.验证结果图示
总 结
对于科学的解析不能一概而论，但是解析的思路是可以借鉴的，无论是对于新数据的采集还是老数据的挖掘，取其共性，挖其特性都是不二法则。特别是在测序方向，往往思路都可以达到“一通百通”小编也汇总了一下常见思路，希望可以帮助老师们扩宽思路。
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