RNA-seq数据表达水平计算方法的对比分析研究开题报告

1. 研究目的与意义

rna-seq测序为新一代的dna测序方法，比较不同条件的全部基因表达差异，作为新一代测序技术，rna-seq相对于传统测序而言，有点十分显著，所用成本更低，数字化信号，所需样本少等，以及其高通量的特点，为转录组学的研究提供了高效而系统的分析，广泛应用于转录学。

随着高通量测序技术的迅猛发展，研究人员越来越多的应用此技术来解决各种生物问题，对人类和其他物种的基因组和转录组进行更加全面细致的分析，从而解密其中的遗传密码和生命奥秘。

因为测序成本的降低，人类基因组测序开始转变为面向个人的测序工作，帮助更早地预防和治疗疾病。

2. 国内外研究现状分析

随着第二代测序技术的快速发展，rna-seq技术主要应用于转录本结构研究，转录本变异研究，非编码区域功能研究，低丰度全新转录本的确定，基因表达水平研究等。

由于rna-seq技术相对于传统测序方法具有明显的优势，所以被广泛的应用到差异基因表达分析，新转录本的发现，可变剪接研究等方面。

随着该技术逐渐成熟，成本降低，相信其应用也会越来越广泛。

3. 研究的基本内容与计划

了解高通量RNA-seq测序技术的原理和RNA-seq测序数据的处理与分析；了解数据分析中最基本的一个工作表达水平计算，通过选择表达水平计算方法中经典算法来对比分析研究，从而了解不同方法之间的优劣性；时间计划安排：1-4周：背景研究，文献综述，开题报告5-7周：在Linux上熟悉、测试各种经典算法8-10周：通过经典算法对比结果11-13周：撰写论文14周：准备答辩

4. 研究创新点

利用不同的经典算法得到基因和异构体的表达水平，对结果对比分析，使用散点图的方式表现，了解不同算法的优缺点，便于科研人员在不同条件先选择更方便的方法。