——基因表达差异分析与功能注释

随着高通量测序技术的发展，转录组数据分析已成为生命科学研究的重要工具。本文以转录组数据分析为核心，从数据预处理、差异表达基因筛选到功能注释三个方面展开讨论。

首先，数据预处理是确保分析结果准确性的关键步骤。通过去除低质量序列、接头污染及冗余信息，可以有效提升后续分析的可靠性。其次，利用统计学方法对样本间基因表达水平进行比较，筛选出显著差异表达的基因。这些基因往往与特定生物学过程或疾病状态密切相关。最后，借助GO（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）等数据库，对差异表达基因的功能和代谢通路进行注释，从而揭示其潜在的生物学意义。

转录组数据分析不仅为理解基因调控网络提供了重要线索，还为生物医学研究开辟了新的方向。通过不断优化算法和技术手段，未来的研究将更加深入地挖掘转录组数据的价值。