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DESeq2

基于负二项分布的 RNA-seq 差异表达分析 R 包，适合有生物学重复的 bulk RNA-seq。

差异表达分析R 包

RNA-seq Salmon + tximport + DESeq2

基于 Salmon 转录本准比对定量、tximport 基因层汇总和 DESeq2 差异表达分析的快速 RNA-seq 流程。

RNA-seq STAR + featureCounts + DESeq2 + TPM

基于 STAR 基因组比对、featureCounts 基因计数、DESeq2 差异表达和 TPM/标准化计数整理的 RNA-seq 流程。

Bulk RNA-seq 标准差异表达分析增强版

面向 bulk RNA-seq 项目的标准差异表达增强流程，覆盖实验设计、FASTQ 质控、STAR/Salmon 定量、DESeq2 统计建模、可视化、富集分析与结果交付。

WGCNA 共表达网络分析

面向 bulk RNA-seq 表达矩阵的 WGCNA 共表达网络流程，覆盖表达矩阵预处理、软阈值选择、模块识别、模块-性状相关、hub gene 挖掘、富集分析与可视化解释。

RNA-Seq转录组结构与网络

时间序列 RNA-seq 分析

面向多时间点 bulk RNA-seq 的动态表达分析流程，覆盖实验设计、DESeq2 LRT、maSigPro/ImpulseDE2、表达模式聚类、时间趋势可视化和功能解释。

lncRNA/circRNA/miRNA 非编码 RNA 分析

整合 lncRNA、circRNA 和 miRNA 的非编码 RNA 分析流程，覆盖数据类型判断、表达定量、差异分析、靶基因预测、ceRNA 网络和可视化解释。

Cancer Transcriptomics肿瘤转录组与临床应用

肿瘤 RNA-seq 综合分析

面向肿瘤 bulk RNA-seq 的综合分析流程，整合 DEG、通路活性、免疫浸润、分型、预后、融合基因和候选机制解释。

Translatomics长读长、翻译组与非模式物种

Ribo-seq 翻译组分析

面向 ribosome profiling 的翻译组分析流程，覆盖 RPF 质控、rRNA/tRNA 去除、比对、P-site 校正、三核苷酸周期性、ORF 检测和翻译效率分析。

De novo Transcriptomics长读长、翻译组与非模式物种

De novo 转录组组装 Trinity

面向非模式物种无参考基因组的 Trinity de novo 转录组组装流程，覆盖 reads 质控、组装、去冗余、完整性评估、功能注释、表达定量和差异表达。

10x 单细胞基础降维聚类

面向 10x Genomics scRNA-seq 数据的综合分析流程，覆盖分析类型选择、Cell Ranger 预处理、Seurat v5/Scanpy 质控、整合、聚类、注释和下游解释。

scRNA-Seq单细胞与空间组学

CUT&Tag T2T 基因组差异结合分析

面向 CUT&Tag 数据的 T2T 基因组比对、CPM 标准化、SEACR 搜峰、DiffBind 差异 Peak 与 GO 富集分析流程。

CUT&Tag表观调控实验

Salmon

无需传统比对的转录本定量工具，常与 tximport 和 DESeq2 构成快速 RNA-seq 流程。

表达定量命令行软件

featureCounts

从 BAM 文件生成 gene count matrix 的经典工具，适合 STAR/HISAT2 后接差异分析。

表达定量命令行软件