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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。
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。
多组学联合分析：RNA-seq + ATAC-seq/CUT&Tag
整合 RNA-seq 差异表达、ATAC-seq 开放染色质和 CUT&Tag 组蛋白修饰/转录因子结合信号，解释基因表达变化背后的调控机制。
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。
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。
STAR: ultrafast universal RNA-seq aligner
Bioinformatics · 2013
可变剪接分析 rMATS/SUPPA2
面向 bulk RNA-seq 的可变剪接增强流程，覆盖实验设计、剪接事件类型、STAR 比对、rMATS 事件检测、SUPPA2 PSI/dPSI 分析、可视化和候选事件解释。
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。
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。
单细胞高级下游：拟时序、通讯、RNA velocity
面向 scRNA-seq 的高级下游分析流程，覆盖拟时序轨迹、细胞通讯、RNA velocity、起点选择、结果交叉验证和生物学解释。
RNA editing 分析：A-to-I editing
面向神经、肿瘤和免疫 RNA-seq 的 A-to-I RNA editing 分析流程，覆盖 DNA/RNA 区分、REDItools/GIREMI、位点过滤、SnpEff/ANNOVAR 注释和功能解释。
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。
STAR
高性能 RNA-seq splice-aware 比对器，适合 bulk RNA-seq、融合基因检测和剪接分析。
HISAT2
轻量级 splice-aware RNA-seq 比对器，适合资源受限环境下的大规模样本处理。
GEO
NCBI 功能基因组数据仓库，收录 RNA-seq、芯片、甲基化、ChIP-seq 等项目。
ArrayExpress
EMBL-EBI 表达实验归档库，包含芯片和测序表达项目。
Human Cell Atlas
人类细胞图谱数据入口，适合寻找组织级单细胞参考数据和细胞类型图谱。
CELLxGENE
交互式单细胞数据浏览和下载平台，适合查看公开 h5ad 数据和细胞注释。
Single Cell Portal
Broad Institute 单细胞研究数据平台，适合查找研究项目、marker 和可视化结果。
10x Datasets
10x 官方示例数据集合，适合学习 Cell Ranger、Seurat、Scanpy 和 Visium 流程。
GDC / TCGA
NCI 癌症组学数据门户，整合 TCGA 等项目的表达、突变、CNV 和临床数据。
转录因子调控网络分析
从 RNA-seq、WGCNA 或单细胞结果中推断关键转录因子和 TF-target 网络，整合 DoRothEA/VIPER、ChEA3、TRRUST、motif 和表达相关性证据。
免疫浸润分析 CIBERSORT/xCell/ESTIMATE
基于 bulk RNA-seq 表达矩阵估计免疫细胞浸润和肿瘤微环境状态，覆盖 CIBERSORT/xCell/MCP-counter/ESTIMATE 多方法比较和可视化解释。
融合基因检测 STAR-Fusion/Arriba
面向肿瘤 RNA-seq 的融合基因检测流程，覆盖项目目录、示例 FASTQ、STAR-Fusion、Arriba、junction/spanning reads 解读、过滤和可视化。
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。
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。
edgeR
适合复杂设计和小样本 RNA-seq 的差异表达 R 包，提供 TMM 标准化和 GLM 框架。
limma-voom
将 RNA-seq counts 转换为带权重的线性模型分析，适合复杂设计和大队列。
从 SRR 编号下载 FASTQ
复现论文测序数据，或把公开 reads 接入自己的 RNA-seq / WGS 流程。
下载 TCGA 表达矩阵
做肿瘤差异表达、生存分析或免疫浸润分析前，获取 TCGA RNA-seq 数据。
Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells
Nature Communications · 2017
空间转录组 Visium 分析
面向 10x Genomics Visium 空间转录组的分析流程，覆盖 Space Ranger、组织切片 QC、空间聚类、空间差异表达、细胞类型解卷积和空间通讯解释。
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。
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。
Seurat v5
R 生态中主流的单细胞分析框架，覆盖质控、整合、降维、聚类和注释。
Scanpy
Python 生态的单细胞分析框架，适合大规模 AnnData 数据处理和可复现脚本化分析。
Harmony
常用单细胞批次校正算法，在 PCA 空间中整合多样本并保留主要生物差异。
CellChat
基于配体-受体数据库推断细胞通讯网络，适合肿瘤微环境和免疫互作分析。
下载参考基因组与 GTF
构建 STAR/HISAT2 索引或做 featureCounts 计数前，先统一 genome FASTA 与 GTF 注释版本。
从 GEO 追踪到 SRA 原始数据
当 GEO 只提供样本信息时，需要跳转 SRA 下载 FASTQ 重新分析。