{% extends 'templates/global/base.md' %}
{% block content %}
# 分析结果
## 项目信息
该项目基本信息展示如下：
- 项目编号：{{data.ProjectInfo.ProjectName}}
- 产品名称：{{data.ProjectInfo.ProductNameCN}}
- 样本数：{{ sampleList|length }}
- 产品类型: {{data.ProjectInfo.ProjectType}}
- 建库类型：{{reportDataInfo.LibraryText_cn}}
- 测序平台：{{data.ProjectInfo.SeqPlatform}}
- 测序长度：{{data.ProjectInfo.ReadLength}}
- Clean fastq 质量得分体系：{{data.ProjectInfo.FqPhred}}
参考物种：
- 物种名：*{{data.ProjectInfo.SpeciesName}}*
{% if data.ProjectInfo.GenomeSource %}
- 来源：{{data.ProjectInfo.GenomeSource}}
- 参考基因组版本：[{{data.ProjectInfo.GenomeVersion}}]({{data.ProjectInfo.GenomeUrl}})
{% endif %}
{% if data.FileExists("Filter") %}
## 数据过滤
为了保证用于后续分析的测序数据都是高质量的，我们会对数据进行过滤。
相关结果可以在`Filter/ Filter/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-FilterSummary.xls : 所有样本的过滤统计信息的汇总表
-[sample].qual.png : 单个样本的碱基质量图
-[sample].base.png : 单个样本的碱基分布图
-[sample].RawReadsClass.xls : 单个样本的过滤统计信息
```
数据过滤的统计信息如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 数据过滤统计表
file: {{data.ReportRoot}}/Filter/FilterSummary.xls
root: Filter/
---
{{ data.RenderTable("Filter/FilterSummary.xls") }}
---
sample_name: 样本名称
total_raw_reads(M): 原始reads数目
total_clean_reads(M): Clean reads的数目
total_clean_bases(G): Clean reads的碱基数目
clean_reads_q20(%): Clean reads的Q20比例
clean_reads_q30(%): Clean reads的Q30比例
clean_reads_ratio(%): Clean reads的比例
```
{% set tn = tn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for sample in sampleList %}
{% if not forloop.First %}---{% endif %}
title: {{ sample }}
url: {{data.ReportRoot}}/Filter/{{sample}}.base.png
subTitle: 图{{fn}} 碱基分布图
desc: 展示数据的碱基分布，X轴：read的碱基位置，Y轴：碱基比例，颜色：碱基类型
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for sample in sampleList %}
{% if not forloop.First %}---{% endif %}
title: {{ sample }}
url: {{data.ReportRoot}}/Filter/{{sample}}.qual.png
subTitle: 图{{fn}} 质量分布图
desc: 展示数据的碱基质量分布，X轴：read的碱基位置，Y轴：碱基质量
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Assemble_denovo") %}
## 组装
我们使用Trinity进行组装，然后使用cdhit对组装得到的转录本进行去冗余。最后我们使用单拷贝直系同源数据库BUSCO对组装的转录本进行质量评估。根据组装结果，我们对转录本的SSR进行检测，同时为每个SSR设计引物。
相关结果可以在`Assemble_denovo/ Assemble_denovo/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-All-Unigene.fa : 最终的组装结果
-文件All-Unigene.length.png与All-Unigene.length.txt : 组装序列的长度统计图与统计信息表
-文件busco_figure.png与BUSCO.stat.xls : BUSCO质量评估的统计图与统计信息表
-文件夹[sample] : 每个样本的组装序列与相关统计图表
-SSR : SSR相关结果
```
组装序列的统计信息如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 组装序列的统计信息表
file: {{data.ReportRoot}}/Assemble_denovo/assembly_unigene.stat.xls
root: Filter/
---
{{ data.RenderTable("Assemble_denovo/assembly_unigene.stat.xls") }}
---
Sample: 样本名称
Total Number: 转录本数目
Total Length: 转录本的总长度
Mean Length: 转录本的平均长度
N50: 用于衡量组装的连续性，数值越大说明组装效果越好，计算方法为：按转录本长度从大到小排序后逐个累加至所有转录本总长度的50%时，最后一个累加的数值大小即为N50
N70: 参考N50
N90: 参考N50
GC(%): 碱基G和C的比例
```
{% set tn = tn + 1 %}
组装序列的长度分布图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Assemble_denovo/All-Unigene.length.png
subTitle: 图{{fn}} 序列长度分布图
desc: 展示组装序列的长度分析，X轴：轴代表转录本长度，Y轴：转录本的数目
```
{% set fn = fn + 1 %}
BUSCO组装评价结果统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Assemble_denovo/busco_figure.png
subTitle: 图{{fn}} BUSCO评估统计图
desc: C(complete)：匹配上BUSCO数据库的序列；F(fragmented)：只有部分序列能比对上BUSCO数据库；D(duplicate)：多个基因比对同一个BUSCO；M(missing)被过滤掉的序列。
```
{% set fn = fn + 1 %}
SSR统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Assemble_denovo/SSR/SSR_statistics.png
subTitle: 图{{fn}} SSR统计图
desc: X轴代表SSR类型，Y轴代表相应的SSR数目
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Assemble") %}
## 组装
我们使用HISAT2{{data.RenderReference(1)}}将每个样本的clean reads比对到参考基因组上，然后基于比对结果用StringTie{{data.RenderReference(2)}}进行组装。最后利用Cuffmerge将所有样本的组装结果进行合并，进而得到最终的组装结果。
相关结果可以在`Assemble/ Assemble/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-RNA_novel_merged.gff3，RNA_novel_merged.gtf，RNA_novel_merged.gff3.psl : 三种不同格式(gff3/psl/gtf)的组装基因结构文件
-文件(\*.stat_tran_num\*.) : 基因对应的转录本个数的统计表与统计图
-文件(\*.stat_tran_len.\*) : 基因对应的转录本长度的统计表与统计图
-文件(\*.stat_exon_num.\*) : 基因对应的转录本exon数量的统计表与统计图
-Alignment_hisat.stat.xls : 所有样本基因组比对率的汇总表
-RNA_novel_merged.fa : 组装得到的RNA序列
```
基因组的比对信息如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 基因组比对统计表
file: {{data.ReportRoot}}/Assemble/Alignment_hisat.stat.xls
root: Assemble/
---
{{ data.RenderTable("Assemble/Alignment_hisat.stat.xls") }}
---
Sample: 样品名
TotalCleanReads: 总的clean reads数目
TotalMappingRatio: 总的比对率
UniquelyMappingRatio: 唯一比对率；与基因组比对时，有些reads只比对到一个位置，有些reads则比对到多个位置，这里统计的是只比对到一个位置的reads的比例
StrandSpecificRatio: 链特异性比例
```
{% set tn = tn + 1 %}
组装得到的新转录本的统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Assemble/RNA_novel_merged.stat_exon_num.png
subTitle: 图{{fn}} 外显子数目分布图
desc: 展示转录本的外显子数目分布，包括mRNA和lncRNA，X轴：外显子数目，Y轴：转录本数目
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Assemble/RNA_novel_merged.stat_tran_len.png
subTitle: 图{{fn}} 转录本长度分布图
desc: 展示转录本的长度分布，包括mRNA和lncRNA，X轴：RNA长度，Y轴：转录本数目
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Assemble/RNA_novel_merged.stat_tran_num.png
subTitle: 图{{fn}} 转录本数目分布图
desc: 展示基因对应的转录本数目的统计数据，包括mRNA和lncRNA，X轴：转录本数目，Y轴：基因数目
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Coding_Capacity") %}
## 编码能力预测
在获得新转录本以后，我们将对转录本的编码能力进行预测，以区分mRNA以及lncRNA。我们使用三款预测软件以及两个数据库进行预测。这三个软件分别是CPC2{{data.RenderReference(3)}}，LGC以及CNCI{{data.RenderReference(4)}}；数据库为pfam{{data.RenderReference(5)}}与SwissProt。
为了与Pfam与SwissProt蛋白数据库比对，我们预测了转录本的CDS，再将CDS转为肽链，最后将肽链跟Pfam、SwissProt比对。CDS利用了三种预测软件：getorf，LongOrfs，txCdsPredict。若三种预测软件都能预测CDS，则选择最长的CDS作为最终的预测结果。
三款预测软件先对转录本的编码能力进行评分，然后设置评分的阈值以区分lncRNA以及mRNA。Pfam与SwissProt为蛋白数据库，若转录本能够比对上蛋白数据库，则认为它是mRNA，否则为lncRNA。五种判断方法至少有三种的判断一致，且至少需要与一个蛋白数据库比对上，我们才确认该转录本为mRNA或者lncRNA。
相关结果可以在`Coding_Capacity/ Coding_Capacity/`中找到，文件说明如下：
{% if data.FileExists("Assemble") %}
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-final.xls ：编码能力预测结果的汇总表
-novel_mRNA.gtf : 新mRNA的结构信息
-novel_lncRNA.gtf : 新lncRNA的结构信息
-final.seq.fa : 所有新RNA的核酸序列
-final.mRNA.seq.fa : 新mRNA的核酸序列
-final.lncRNA.seq.fa : 新lncRNA的核酸序列
-final.mRNA.cds.fa : 新mRNA的预测cds序列
-final.mRNA.pep.fa : 新mRNA的预测蛋白序列
-文件(*.stat_exon_num.*) : 外显子数目的统计表与统计图；
-文件(*.stat_tran_len.*) : 转录本长度的统计表与统计图
-文件(*.stat_tran_num.*) : 基因对应转录本数量的统计表与统计图
-venn : 韦恩图结果
-known_[mRNA/lncRNA].fa : 已知mRNA/lncRNA的序列
-known_[mRNA/lncRNA].gtf : 已知mRNA的结构信息
-ref.stat.xls : 参考序列的统计信息
```
{% endif %}
{% if data.FileExists("Assemble_denovo") %}
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-final.xls ：编码能力预测结果的汇总表
-final.seq.fa : 所有新RNA的核酸序列
-final.mRNA.seq.fa : 新mRNA的核酸序列
-final.lncRNA.seq.fa : 新lncRNA的核酸序列
-final.mRNA.cds.fa : 新mRNA的预测cds序列
-final.mRNA.pep.fa : 新mRNA的预测蛋白序列
-venn : 韦恩图结果
```
{% endif %}
编码能力预测结果的韦恩图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Coding_Capacity/venn/noncoding/Venn_Noncoding.png
subTitle: 图{{fn}} 预测结果维恩图-lncRNA
desc: 以维恩图的形式展示编码能力的预测结果，不同颜色表示不同的预测方法。DB是指是否注释到Pfam或SwissProt。
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Coding_Capacity/venn/coding/Venn_Coding.png
subTitle: 图{{fn}} 预测结果维恩图-mRNA
desc: 以维恩图的形式展示编码能力的预测结果，不同颜色表示不同的预测方法。DB是指是否注释到Pfam或SwissProt。
```
{% set fn = fn + 1 %}
编码能力预测结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 预测结果汇总表
file: {{data.ReportRoot}}/Coding_Capacity/final.xls
root: Coding_Capacity/
---
{{ data.RenderTable("Coding_Capacity/final.xls") }}
---
ID: 转录本的ID
final: 编码能力判断
num_coding: 判断为编码RNA的方法数目
num_noncoding: 判断为非编码RNA的方法数目
swissprot_flag: 是否比对到swissprot
pfam_flag: 是否比对到pfam
CNCI_flag: CNCI对编码能力的判断
CPC2_flag: CPC2对编码能力的判断
LGC_flag: LGC对编码能力的判断
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% if data.FileExists("Assemble") %}
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 参考序列统计表
file: {{data.ReportRoot}}/Coding_Capacity/ref.stat.xls
root: Coding_Capacity/
---
{{ data.RenderTable("Coding_Capacity/ref.stat.xls") }}
---
RNA_type: RNA type
known_or_novel: known RNA or novel RNA
gene_or_transcript: gene or transcript
number: rna number
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Coding_Capacity/novel.stat_exon_num.png") %}
预测的lncRNA和mRNA的统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Coding_Capacity/novel.stat_exon_num.png
subTitle: 图{{fn}} 外显子数目分布图
desc: 展示转录本的外显子数目分析，包括mRNA和lncRNA，X轴：外显子数目，Y轴：转录本数目，颜色：RNA分类
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Coding_Capacity/novel.stat_tran_len.png
subTitle: 图{{fn}} 转录本长度分布图
desc: 展示RNA的长度分析，包括mRNA和lncRNA，X轴：RNA长度，Y轴：转录本数目，颜色：RNA分类
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Coding_Capacity/novel.stat_tran_num.png
subTitle: 图{{fn}} 转录本数目分布图
desc: 展示基因的转录本数目分布，包括mRNA和lncRNA，X轴：转录本数目，Y轴：基因数目，颜色：RNA分类
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Quantification") %}
## 定量分析
我们首先使用Bowtie2{{data.RenderReference(6)}}将clean reads比对到参考序列，然后使用RSEM{{data.RenderReference(7)}}计算基因和转录本的表达量。
相关结果可以在`Quantification/ Quantification/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-[sample].gene.Violin.png : 基因表达量的密度分布图
-[sample].tran.Violin.png : 转录本表达量的密度分布图
-[sample].gene.RSEM.xls : 基因的表达量
-[sample].tran.RSEM.xls : 转录本的表达量
-all.[gene/tran].bar.png : 表达统计图
```
表达的统计信息如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 表达统计表
file: {{data.ReportRoot}}/Quantification/exp_info.xls
root: Quantification/
---
{{ data.RenderTable("Quantification/exp_info.xls") }}
---
sample: 样本名称
known_mRNA.gene: 已知mRNA的基因数目
known_lncRNA.gene: 已知lncRNA的基因数目
novel_mRNA.gene: 新mRNA的基因数目
novel_lncRNA.gene: 新lncRNA的基因数目
known_mRNA.isoforms: 已知mRNA的转录本数目
known_lncRNA.isoforms: 已知lncRNA的转录本数目
novel_mRNA.isoforms: 新mRNA的转录本数目
novel_lncRNA.isoforms: 新lncRNA的转录本数目
```
{% set tn = tn + 1 %}
基因比对的统计如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 基因比对统计表
file: {{data.ReportRoot}}/Quantification/Alignment_bowtie.stat.xls
root: Quantification/
---
{{ data.RenderTable("Quantification/Alignment_bowtie.stat.xls") }}
---
Sample: 样本名称
TotalCleanReads: 总的reads数
TotalMappingRatio: 总的比对率（%）
UniquelyMappingRatio: 唯一比对率，与基因组比对时，有些reads只比对到一个位置，有些reads则比对到多个位置，这里统计的是只比对到一个位置的reads的比例（%）
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% if data.ProjectInfo.ProjectType == 'DNBSEQ_RNAseq' or data.ProjectInfo.ProjectType == 'DNBSEQ_Strand-specific_RNAseq' %}
{% if data.FileExists("Quantification/Alignment_hisat.stat.xls") %}
基因组的比对信息如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 基因组比对统计表
file: {{data.ReportRoot}}/Quantification/Alignment_hisat.stat.xls
root: Assemble/
---
{{ data.RenderTable("Quantification/Alignment_hisat.stat.xls") }}
---
Sample: 样品名
TotalCleanReads: 总的clean reads数目
TotalMappingRatio: 总的比对率
UniquelyMappingRatio: 唯一比对率；与基因组比对时，有些reads只比对到一个位置，有些reads则比对到多个位置，这里统计的是只比>对到一个位置的reads的比例
StrandSpecificRatio: 链特异性比例
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% endif %}
{% endif %}
密度分布图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for sample in sampleList %}
{% if not forloop.First %}---{% endif %}
title: {{ sample }}
url: {{data.ReportRoot}}/Quantification/{{sample}}.gene.Violin.png
subTitle: 图{{fn}} {{ sample }}基因水平的表达量密度图
desc: 展示了2种RNA（mRNA和lncRNA）的表达量及其的密度，X轴：某表达量的RNA密度，Y轴：表达量FPKM的log10的值，颜色：RNA分类，
中间为盒形图，自上而下为上四分之一位数，中位数（黑色粗线）和下四分之一位数。中位数是数据中占据中间位子的数，即数据中有一>半大于中位数（在其之上），另一半小于中位数（在其之下）。数据中有四分之一的数目大于上四分位数，即在白色盒子之上；另外有四>分之一的数目小于下四分位数，也就是在白色盒子之下。
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for sample in sampleList %}
{% if not forloop.First %}---{% endif %}
title: {{ sample }}
url: {{data.ReportRoot}}/Quantification/{{sample}}.tran.Violin.png
subTitle: 图{{fn}} {{ sample }}转录本水平的表达量密度图
desc: 展示了2种RNA（mRNA和lncRNA）的表达量及其的密度，X轴：某表达量的RNA密度，Y轴：表达量FPKM的log10的值，颜色：RNA分类，中间为盒形图，自上而下为上四分之一位数，中位数（黑色粗线）和下四分之一位数。中位数是数据中占据中间位子的数，即数据中有一半大于中位数（在其之上），另一半小于中位数（在其之下）。数据中有四分之一的数目大于上四分位数，即在白色盒子之上；另外有四分之一的数目小于下四分位数，也就是在白色盒子之下。
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
为了更直观地展示每个样品在不同FPKM区间的基因数目，我们对FPKM（FPKM<=1、FPKM 1~10、FPKM>=10）的三种情况进行了基因数目的统计，如下图所示：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Quantification/all.tran.bar.png
subTitle: 图{{fn}} 转录本水平的表达量分布图
desc: X 轴表示样品名称，Y 轴表示基因数目，颜色深浅表示不同表达量水平：FPKM <= 1的为极低表达水平的转录本，FPKM 在1-10之间的为较低表达水平的转录本，FPKM >= 10的为中高表达水平的转录本。
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Quantification/all.gene.bar.png
subTitle: 图{{fn}} 基因水平的表达量分布图
desc: X 轴表示样品名称，Y 轴表示基因数目，颜色深浅表示不同表达量水平：FPKM <= 1的为极低表达水平的转录本，FPKM 在1-10之间的为较低表达水平的转录本，FPKM >= 10的为中高表达水平的转录本。
```
{% set fn = fn + 1 %}
基因水平的表达结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
{% for sample in sampleList %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{sample}}的基因水平表达量
file: {{data.ReportRoot}}/Quantification/{{sample}}.gene.RSEM.xls
root: Quantification/
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Quantification/%s.gene.RSEM.xls", sample)) }}
---
GeneID:基因ID
TranID:转录本ID
GorT:该行对应的是基因信息或转录本信息
Sample:样本
RNA_Type:RNA类型
Read_Count:read统计数目
FPKM:标准化定量值FPKM
TPM:标准化定量值TPM
Gene_Length:基因长度
RSEM_Efective_Gene_Length:RSEM定义的基因有效长度
RSEM_IsoPct:RSEM定义的isoform的占比
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
转录本水平的表达结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
{% for sample in sampleList %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{sample}}的转录本水平表达量
file: {{data.ReportRoot}}/Quantification/{{sample}}.tran.RSEM.xls
root: Quantification/
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Quantification/%s.tran.RSEM.xls", sample)) }}
---
GeneID:基因ID
TranID:转录本ID
GorT:该行对应的是基因信息或转录本信息
Sample:样本
RNA_Type:RNA类型
Read_Count:read统计数目
FPKM:标准化定量值FPKM
TPM:标准化定量值TPM
Gene_Length:基因长度
RSEM_Efective_Gene_Length:RSEM定义的基因有效长度
RSEM_IsoPct:RSEM定义的isoform的占比
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Coverage") %}
## 基因覆盖分析
我们使用Bowtie2{{data.RenderReference(6)}}将clean reads比对到基因参考序列，然后统计转录本的覆盖情况。
相关结果可以在`Coverage/ Coverage/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-[sample].depth.stat.xls：每个样本的转录本覆盖的详细信息，包括统计表与统计图
```
转录本覆盖的统计结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
{% for sample in sampleList %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{sample}}的基因覆盖信息表
file: {{data.ReportRoot}}/Coverage/{{sample}}.depth.stat.xls
root: Coverage/
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Coverage/%s.depth.stat.xls", sample)) }}
---
id: 转录本的ID
length: 转录本长度
cov_avg_dep: 平均覆盖深度
cov_rate: 覆盖率（覆盖长度/转录本长度）
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
基因覆盖图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for sample in sampleList %}
{% if not forloop.First %}---{% endif %}
title: {{ sample }}
url: {{data.ReportRoot}}/Coverage/{{sample}}.png
subTitle: 图{{fn}} {{ sample }}的基因覆盖图
desc: 展示RNA的覆盖情况，X轴：基因区域，Y轴：基因，颜色：归一化后的覆盖深度，黄色表示覆盖深度较高，蓝色表示覆盖深度较低
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Difference/Group_Diff")%}
## 组间差异分析
差异分析是通过比较样本的表达量，排除表达量变化不明显的基因，保留差异显著的基因。组间差异分析，即比较两组样本的基因表达量，一个组可有多个样本，一般一个是对照组，一个是处理组。我们使用差异分析软件{{diffMethod}}进行组间差异分析。
相关结果可以在`Difference/Group_Diff Difference/Group_Diff`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 结果说明
info: 文件：
-[diff].gene.[software].xls : 单个比对方案的gene差异分析结果
-[diff].tran.[software].xls : 单个比对方案的转录本差异分析结果
-[diff].gene.[software].Filter.xls : 单个比对方案的gene显著差异结果
-[diff].tran.[software].Filter.xls : 单个比对方案的转录本显著差异结果
-[diff].[gene/tran].scatter.png : 单个比对方案的差异基因的散点图
-[diff].[gene/tran].volcano.png : 单个比对方案的差异基因的火山图
-diff_info_[gene/tran].xls : 差异基因统计信息表
```
组间差异的统计表如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 基因水平的组间差异统计
file: {{data.ReportRoot}}/Difference/Group_Diff/Diff_stat_gene.xls
root: Difference/
---
{{ data.RenderTable("Difference/Group_Diff/Diff_stat_gene.xls") }}
---
Diff: 差异方案
known_lncRNA: 显著差异的已知lncRNA的数目
known_mRNA: 显著差异的已知mRNA的数目
novel_lncRNA: 显著差异的新lncRNA的数目
novel_mRNA: 显著差异的新mRNA的数目
Total: 总的显著差异数目
```
{% set tn = tn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 转录本水平的组间差异统计
file: {{data.ReportRoot}}/Difference/Group_Diff/Diff_stat_tran.xls
root: Difference/Difference/Group_Diff/Diff_stat_tran.xls
---
{{ data.RenderTable("Difference/Group_Diff/Diff_stat_tran.xls") }}
---
Diff: 差异方案
known_lncRNA: 显著差异的已知lncRNA的数目
known_mRNA: 显著差异的已知mRNA的数目
novel_lncRNA: 显著差异的新lncRNA的数目
novel_mRNA: 显著差异的新mRNA的数目
Total: 总的显著差异数目
```
{% set tn = tn + 1 %}
组间差异的统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
title: 基因
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Group_Diff/Diff_stat_gene.png
subTitle: 图{{fn}} 组间差异基因统计图
desc: 展示显著差异基因的统计，X轴：差异方案，Y轴：数目，颜色：分类
---
title: 转录本
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Group_Diff/Diff_stat_tran.png
subTitle: 图{{fn}} 组间差异转录本统计图
desc: 展示显著差异基因的统计，X轴：差异方案，Y轴：数目，颜色：分类
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% if data.FileExists("Assemble---test") %}
组间差异基因在染色体的统计图如下:
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff in groupDiff %}
{% if not forloop.First %}---{% endif %}
title: 基因水平的{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Group_Diff/{{diff}}.gene.chr_stat.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}组间差异基因在染色体上的分布图
desc: 展示差异基因在染色体上的分布，X轴：染色体，Y轴：RNA数目
{% endfor %}
{% for diff in groupDiff %}
---
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}组间差异基因在染色体上的分布图
desc: 展示差异基因在染色体上的分布，X轴：染色体，Y轴：RNA数目
title: 转录本水平的{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Group_Diff/{{diff}}.tran.chr_stat.png
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
组间差异的散点图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff in groupDiff %}
{% if not forloop.First %}---{% endif %}
title: 基因水平的{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Group_Diff/{{diff}}.gene.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}组间差异基因的散点图
desc: 展示表达量的分布，X轴：比对方案中某一样本的基因表达量，表达量取对数；Y轴：比对方案中另一样本的基因表达量，表达量取对数；颜色：蓝色表示下调基因，橙色表示上调基因，褐色则是非显著差异基因
{% endfor %}
{% for diff in groupDiff %}
---
title: 转录本水平的{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Group_Diff/{{diff}}.tran.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}组间差异转录本的散点图
desc:展示表达量的分布，X轴：比对方案中某一样本的转录本表达量，表达量取对数；Y轴：比对方案中另一样本的基因表达量，表达量取对数；颜色：蓝色表示下调基因，橙色表示上调基因，褐色则是非显著差异基因
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
组间差异的火山图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff in groupDiff %}
{% if not forloop.First %}---{% endif %}
title: 基因水平的{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Group_Diff/{{diff}}.gene.volcano.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}组间差异基因的火山图
desc:
展示表达量的分布，X轴：比对方案中某一样本的基因表达量，表达量取对数；Y轴：比对方案中另一样本的基因表达量，表达量取数；颜色：蓝色表示下调基因，橙色表示上调基因，褐色则是非显著差异基因
{% endfor %}
{% for diff in groupDiff %}
---
title: 转录本水平的{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Group_Diff/{{diff}}.tran.volcano.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}组间差异转录本的火山图
desc:
展示表达量的分布，X轴：比对方案中某一样本的转录本表达量，表达量取对数；Y轴：比对方案中另一样本的基因表达量，表达量取对数；颜色：蓝色表示下调基因，橙色表示上调基因，褐色则是非显著差异基因
---
{% endfor %}
```
组间显著差异基因的结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
{% for diff in groupDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}{{forloop.Counter1}} {{diff}} 组间差异结果表（gene）
file: {{data.ReportRoot}}/Difference/Group_Diff/{{diff}}.gene.{{diffMethod}}.Filter.xls
root: Difference/Group_Diff
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Difference/Group_Diff/%s.gene.%s.Filter.xls", diff, diffMethod)) }}
---
GeneID:基因ID
TranID:转录本ID
GorT:本行对应的是基因信息或转录本信息
RNA_Type:RNA类型
Control:对照组
Case:处理组
Diff_Flag:上下调标识
Significant_Difference_Value:差异的显著水平
Corrected_Significant_Difference_Value:校正后的差异显著水平
Fold_Change:差异倍数（log2）
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
组间显著差异转录本的结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
{% for diff in groupDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}{{forloop.Counter1}} {{diff}}组间差异结果表（tran）
file: {{data.ReportRoot}}/Difference/Group_Diff/{{diff}}.tran.{{diffMethod}}.Filter.xls
root: Difference/Group_Diff
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Difference/Group_Diff/%s.tran.%s.Filter.xls", diff, diffMethod)) }}
---
GeneID:基因ID
TranID:转录本ID
GorT:本行对应的是基因信息或转录本信息
RNA_Type:RNA类型
Control:对照组
Case:处理组
Diff_Flag:上下调标识
Significant_Difference_Value:差异的显著水平
Corrected_Significant_Difference_Value:校正后的差异显著水平
Fold_Change:差异倍数（log2）
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Difference/Sample_Diff")%}
## 样本间差异分析
差异分析是通过比较样本的表达量，排除表达量变化不明显的基因，保留差异显著的基因。我们使用PossionDis{{data.RenderReference(9)}}方法进行样本间差异基因检测。
相关结果可以在`Difference/Sample_Diff Difference/Sample_Diff`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-[diff].gene.[software].xls : 单个比对方案的gene差异分析结果
-[diff].tran.[software].xls : 单个比对方案的转录本差异分析结果
-[diff].gene.[software].Filter.xls : 单个比对方案的比对方案的gene显著差异结果
-[diff].tran.[software].Filter.xls：单个比对方案的比对方案的转录本显著差异结果
-[diff].[gene/tran].scatter.png : 单个比对方案的差异基因的散点图
-[diff].[gene/tran].volcano.png : 单个比对方案的差异基因的火山图
-diff_info_[gene/tran].xls : 差异基因统计信息表
```
样本间差异的统计表如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 基因水平的样本间差异统计
file: {{data.ReportRoot}}/Difference/Sample_Diff/Diff_stat_gene.xls
root: Difference/Sample_Diff
---
{{ data.RenderTable("Difference/Sample_Diff/Diff_stat_gene.xls") }}
---
Diff: 差异方案
known_lncRNA: 显著差异的已知lncRNA的数目
known_mRNA: 显著差异的已知mRNA的数目
novel_lncRNA: 显著差异的新lncRNA的数目
novel_mRNA: 显著差异的新mRNA的数目
Total: 总的显著差异数目
```
{% set tn = tn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 转录本水平的样本间差异统计
file: {{data.ReportRoot}}/Difference/Sample_Diff/Diff_stat_tran.xls
root: Difference/Sample_Diff
---
{{ data.RenderTable("Difference/Sample_Diff/Diff_stat_tran.xls") }}
---
Diff: 差异方案
known_lncRNA: 显著差异的已知lncRNA的数目
known_mRNA: 显著差异的已知mRNA的数目
novel_lncRNA: 显著差异的新lncRNA的数目
novel_mRNA: 显著差异的新mRNA的数目
Total: 总的显著差异数目
```
{% set tn = tn + 1 %}
样本间差异的统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
title: 基因
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Sample_Diff/Diff_stat_gene.png
subTitle: 图{{fn}} 样本间差异基因统计图
desc: 展示显著差异基因的统计，X轴：差异方案，Y轴：RNA数目，颜色：RNA分类
---
title: 转录本
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Sample_Diff/Diff_stat_tran.png
subTitle: 图{{fn}} 样本间差异转录本统计图
desc: 展示显著差异转录本的统计，X轴：差异方案，Y轴：RNA数目，颜色：RNA分类
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% if data.FileExists("Assemble---test") %}
样本间差异基因在染色体的统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff in sampleDiff %}
{% if not forloop.First %}---{% endif %}
title: gene:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Sample_Diff/{{diff}}.gene.chr_stat.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}样本间差异基因在染色体上的分布图
desc: 展示差异基因在染色体上的分布，X轴：染色体，Y轴：RNA数目
---
title: isoforms:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Sample_Diff/{{diff}}.tran.chr_stat.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}样本间差异基因在染色体上的分布图
desc: 展示差异基因在染色体上的分布，X轴：染色体，Y轴：RNA数目
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
样本间差异的散点图如下：
```image
{% for diff in sampleDiff %}
{% if not forloop.First %}---{% endif %}
title: 基因水平的{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Sample_Diff/{{diff}}.gene.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}样本间差异基因的散点图
desc: 展示表达量的分布，X轴：比对方案中某一样本的基因表达量，表达量取对数；Y轴：比对方案中另一样本的基因表达量，表达量取对数；颜色：蓝色表示下调基因，橙色表示上调基因，褐色则是非显著差异基因
---
title: 转录本水平的{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Sample_Diff/{{diff}}.tran.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}样本间差异转录本的散点图
desc: 展示表达量的分布，X轴：比对方案中某一样本的基因表达量，表达量取对数；Y轴：比对方案中另一样本的基因表达量，表达量取对数；颜色：蓝色表示下调基因，橙色表示上调基因，褐色则是非显著差异基因
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
样本间差异的火山图如下：
```image
{% for diff in sampleDiff %}
{% if not forloop.First %}---{% endif %}
title: 基因水平的{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Sample_Diff/{{diff}}.gene.volcano.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}样本间差异基因的火山图
desc: 展示表达量的分布，X轴：衡量差异倍数的值，如log2(fold change)；Y轴：衡量差异显著程度的值，如FDR；颜色：红色代表显著>差异基因，黑色代表非显著差异基因
---
title: 转录本水平的{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Difference/Sample_Diff/{{diff}}.tran.volcano.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}样本间差异转录本的火山图
desc: 展示表达量的分布，X轴：衡量差异倍数的值，如log2(fold change)；Y轴：衡量差异显著程度的值，如FDR；颜色：红色代表显著>差异基因，黑色代表非显著差异基因
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
样本间显著差异基因的结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
{% for diff in sampleDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{diff}}样本间差异结果（gene）
file: {{data.ReportRoot}}/Difference/Sample_Diff/{{diff}}.gene.{{diffMethod_sample}}.Filter.xls
root: Difference/PossionDis/data/all/gene/{{diff}}
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Difference/Sample_Diff/%s.gene.%s.Filter.xls", diff,diffMethod_sample)) }}
---
geneID: 基因ID
geneLength: 基因长度
[Control]-Expression: 对照组的read count
[Treat]-Expression: 处理组的read count
[[Control]]-FPKM: 对照组的read count
[Treat]-FPKM: 处理组的read count
log2 Ratio([Treat]/[Control])
Up-Down-Regulation([Treat]/[Control])
P-value: 差异检验的显著值
FDR: 多重差异检验校正后得到的FDR
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
样本间显著差异转录本的结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
{% for diff in sampleDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{diff}} 样本间差异结果（tran）
file: {{data.ReportRoot}}/Difference/Sample_Diff/{{diff}}.tran.PossionDis.Filter.xls
root: Difference/Sample_Diff
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Difference/Sample_Diff/%s.tran.PossionDis.Filter.xls", diff)) }}
---
geneID：基因ID
geneLength：基因长度
[Control]-Expression：对照组的read count
[Treat]-Expression：处理组的read count
[[Control]]-FPKM：对照组的read count
[Treat]-FPKM ：处理组的read count
log2 Ratio([Treat]/[Control])
Up-Down-Regulation([Treat]/[Control])
P-value ：差异检验的显著值
FDR：多重差异检验校正后得到的FDR
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Cluster_Pheatmap/") %}
## 聚类分析
为了寻找表达趋势相似的基因，我们利用软件pheatmap对差异基因进行聚类。聚类是针对不同比对方案对应样本的表达量进行的。多个样本间的表达量进行并集处理。
相关结果可以在`Cluster_Pheatmap/ Cluster_Pheatmap/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-[cluster_flag]_all_RNA_[gene/tran].UniID.union.png : 单个聚类方案的聚类图，区分了基因水平与转录本水平
-[cluster_flag]_all_RNA_[gene/tran].UniID.xls : 单个聚类方案的聚类数据，表格中ID顺序与聚类图一致
```
```table
title: 表{{tn}} 聚类方案信息
file: {{data.ReportRoot}}/Cluster_Pheatmap/plan.xls
root: Cluster_Pheatmap/
---
{{ data.RenderTable("Cluster_Pheatmap/plan.xls") }}
---
Flag: 聚类方案标识
diff_info: 聚类关联的差异方案
sample_list: 聚类的对应的样本列表
```
{% set tn = tn + 1 %}
组间差异基因的聚类图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for each_cluster, value in clusterExpInfo %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title:{{each_cluster}}
url: {{data.ReportRoot}}/Cluster_Pheatmap/{{each_cluster}}_all_RNA_gene.UniID.union.png
subTitle: 图{{fn}} {{each_cluster}}的差异聚类图
desc: 展示聚类分析结果，X轴：聚类方案，Y轴：RNA，颜色：聚类值（表达量）
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
组间差异转录本的聚类图如下：
```image
{% for each_cluster, value in clusterExpInfo %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title:{{each_cluster}}
url: {{data.ReportRoot}}/Cluster_Pheatmap/{{each_cluster}}_all_RNA_tran.UniID.union.png
subTitle: 图{{fn}} {{each_cluster}}的差异聚类图
desc: 展示聚类分析结果，X轴：聚类方案，Y轴：RNA，颜色：聚类值（表达量）
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Cluster_Mfuzz/") %}
## 时间序列分析
样品在不同时间点一些基因会有相似的表达模式，根据基因的表达量信息，可以聚类成与时间相关联的基因簇，表达模式一致的基因会被聚到同一个簇。分析软件为mfuzz{{data.RenderReference(26)}}。
相关结果可以在`Cluster_Mfuzz/ Cluster_Mfuzz/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-[cluster_flag]_all_RNA_[gene/tran].forCluster.union.png : 单个聚类方案的聚类图，区分了基因水平和转录本水平
-[cluster_flag]_all_RNA_[gene/tran]_mfuzz.xls : 单个聚类方案的信息
```
{% set tn = tn + 1 %}
```table
title: 表{{tn}} 聚类方案信息
file: {{data.ReportRoot}}/Cluster_Mfuzz/plan.xls
root: Cluster_Mfuzz/
---
{{ data.RenderTable("Cluster_Mfuzz/plan.xls") }}
---
Flag: 聚类方案标识
sample_list: 聚类的对应的样本列表
```
{% set tn = tn + 1 %}
基因的时间序列分析结果如下：
```image
{% for key, value in timeCourseInfo %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title:{{key}}
url: {{data.ReportRoot}}/Cluster_Mfuzz/{{key}}_all_RNA_gene.forCluster.union.png
subTitle: 图{{fn}} 基因表达的时间序列聚类图
desc: 展示时间序列分析结果，X轴：各个时间点，Y轴：均一化后的表达量值。黄色和绿色对应低的membershipvalue，红色和紫色对应高的membership value
root: Cluster_Mfuzz/
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1%}
转录本的时间序列分析结果如下：
```image
{% for key, value in timeCourseInfo %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title:{{key}}
url: {{data.ReportRoot}}/Cluster_Mfuzz/{{key}}_all_RNA_tran.forCluster.union.png
subTitle: 图{{fn}} 转录本表达的时间序列聚类图
desc:
展示时间序列分析结果，X轴：各个时间点，Y轴：均一化后的表达量值。黄色和绿色对应低的membership value，红色和紫色对应高的membership value
root: Cluster_Mfuzz/
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1%}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Cluster_WGCNA/") %}
## 共表达网络分析-WGCNA
WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）是一种常用的基因共表达网络分析方法，它可以从大规模的基因表达数据中找到基因之间的关联关系，并将具有相似表达模式的基因聚合成模块。表型关联分析也是WGCNA分析的最终目的之一，它可以帮助我们找到与表型特征相关的基因模块和核心基因。分析软件为WGCNA。
相关结果可以在`Cluster_WGCNA/ Cluster_WGCNA/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-[gene/tran]/[plan]/dissTOM.png : WGCNA聚类模块展示图
-[gene/tran]/[plan]/CytoscapeInput-nodes.txt.gz : WGCNA的基因聚类信息
-[gene/tran]/[plan]/WGCNA.ModuleTraitCorSig.png : 模块与表型的相关性信息
-[gene/tran]/[plan]/dendrogram_module.png : 基因聚类树与基因模块信息
```
{% set tn = tn + 1 %}
```table
title: 表{{tn}} 聚类方案信息
file: {{data.ReportRoot}}/Cluster_WGCNA/plan.xls
root: Cluster_Mfuzz/
---
{{ data.RenderTable("Cluster_WGCNA/plan.xls") }}
---
Flag: 聚类方案标识
sample_list: 聚类的对应的样本列表
```
{% set tn = tn + 1 %}
基因的WGCNA结果如下：
```image
{% for key in reportDataInfo.wgcna_plan_info %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title:{{key}}
url: {{data.ReportRoot}}/Cluster_WGCNA/gene/{{key}}/dissTOM.png
subTitle: 图{{fn}} 基因表达WGCNA聚类图
desc:WGCNA结果，以热图形式展示基因网络。热图的颜色越浅，基因的相关性越高。沿着对角线的色块是模块。相同模块内部的基因相关度很高，不同模块间的基因相关度则低得多。在热图的左侧和顶部有基因树状图和模块分配。
root: Cluster_WGCNA/
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1%}
```image
{% for key in reportDataInfo.wgcna_plan_info %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title:{{key}}
url: {{data.ReportRoot}}/Cluster_WGCNA/gene/{{key}}/WGCNA.ModuleTraitCorSig.png
subTitle: 图{{fn}} 共表达基因模块与表型相关性
desc:X轴表示表型（样本），Y轴表示不同共表达基因模块。热图颜色表示相关性高低。皮尔森相关系数表示模块和样本间的相关系数，Pvalue表示相关系数的显著性。
root: Cluster_WGCNA/
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1%}
转录本的WGCNA结果如下：
```image
{% for key in reportDataInfo.wgcna_plan_info %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title:{{key}}
url: {{data.ReportRoot}}/Cluster_WGCNA/tran/{{key}}/dissTOM.png
subTitle: 图{{fn}} 转录本表达WGCNA聚类图
desc:WGCNA结果，以热图形式展示基因网络。热图的颜色越浅，基因的相关性越高。沿着对角线的色块是模块。相同模块内部的基因相关度很高，不同模块间的基因相关度则低得多。在热图的左侧和顶部有基因树状图和模块分配。
root: Cluster_WGCNA/
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1%}
```image
{% for key in reportDataInfo.wgcna_plan_info %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title:{{key}}
url: {{data.ReportRoot}}/Cluster_WGCNA/tran/{{key}}/WGCNA.ModuleTraitCorSig.png
subTitle: 图{{fn}} 共表达基因模块与表型相关性
desc:X轴表示表型（样本），Y轴表示不同共表达基因模块。热图颜色表示相关性高低。皮尔森相关系数表示模块和样本间的相关系数，Pvalue表示相关系数的显著性。
root: Cluster_WGCNA/
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1%}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Annotation") %}
## 基因注释
为了更好地了解基因功能，我们对RNA进行注释。其中mRNA注释的数据库包括: {{data.RenderHover("NR")}} ， {{data.RenderHover("NT")}} ， {{data.RenderHover("GO")}} ， {{data.RenderHover("KOG")}} ， {{data.RenderHover("KEGG")}} ，uniprot ，COG，PRG ，string，TF。而lncRNA注释的数据库包括：miRNA，Rfam。
相关结果可以在`Annotation/ Annotation/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-[database].[tran/gene].bar.png是不同数据库的统计图
-Species_Distribution.png是基于NR注释信息的物种分布图
-[database].[tran/gene].gene2term.xls.gz是不同数据库的详细信息（有分类信息的注释）
-[database].[tran/gene].merge.xls.gz是不同数据库的详细信息（无分类信息的注释）
-[mRNA/lncRNA].rfam.aln.xls.gz是rfam的比对信息
-lncRNA.blast.miRNA.sort.gz是lncRNA与miRNA的前体序列的比对信息
-TF_sort_blast_anno.xls.gz是mRNA与TF数据库的比对信息
-string.[tran/gene].link.xls.gz是mRNA与string的比对信息
```
{% if data.FileExists("Annotation/Annotation.xls") %}
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 基因注释结果汇总表
file: {{data.ReportRoot}}/Annotation/
root: Annotation/
---
{{ data.RenderTable("Annotation/")}}
---
Type:基因水平的统计或转录本水平的统计
kegg_pathway:kegg的pathway数据库的注释数目
go_c:GO的cellular component数据库的注释数目
go_f:GO的molecular function数据库的注释数目
go_p:GO的biological process数据库的注释数目
nr:NR数据库的注释数目
nt:NT数据库的注释数目
uniprot:uniprot数据库的注释数目
cog:cog数据库的注释数目
kog:kog数据库的注释数目
rfam:rfam数据库的注释数目
miRBase:miRBase数据库的注释数目
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% endif %}
注释统计结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 注释统计表
file: {{data.ReportRoot}}/Annotation/Anno_stat.xls
root: Annotation/
---
{{ data.RenderTable("Annotation/Anno_stat.xls")}}
---
Type:基因水平的统计或转录本水平的统计
kegg_pathway:kegg的pathway数据库的注释数目
go_c:GO的cellular component数据库的注释数目
go_f:GO的molecular function数据库的注释数目
go_p:GO的biological process数据库的注释数目
nr:NR数据库的注释数目
nt:NT数据库的注释数目
uniprot:uniprot数据库的注释数目
cog:cog数据库的注释数目
kog:kog数据库的注释数目
phi:phi数据库的注释数目
string:string数据库的注释数目
rfam:rfam数据库的注释数目
tf:转录因子数据库的注释数目
miRBase:miRBase数据库的注释数目
```
{% set tn = tn + 1 %}
物种统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/Species_Distribution.png
subTitle: 图{{fn}} 注释物种统计图
desc: 展示基因注释到的物种统计，颜色：物种
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{data.RenderHover("GO")}} 注释统计图如下；
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
title: gene:go
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/go.gene.bar.merge.png
subTitle: 图{{fn}} GO注释统计图
desc: 展示GO注释统计结果，X轴：基因数目，Y轴：GO条目，颜色：GO的分类
---
title: tran:go
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/go.tran.bar.merge.png
subTitle: 图{{fn}} GO注释统计图
desc: 展示GO注释统计结果，X轴：基因数目，Y轴：GO条目，颜色：GO的分类
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{data.RenderHover("KEGG")}} 统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
title: gene:kegg_pathway
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/kegg_pathway.gene.bar.merge.png
subTitle: 图{{fn}} KEGG统计图
desc: 展示KEGG注释统计结果，X轴：基因数目，Y轴：kegg条目，颜色：kegg的分类
---
title: tran:kegg_pathway
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/kegg_pathway.tran.bar.merge.png
subTitle: 图{{fn}} KEGG统计图
desc: 展示KEGG注释统计结果，X轴：基因数目，Y轴：kegg条目，颜色：kegg的分类
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% if data.FileExists("Annotation/kog.gene.bar.merge.png") %}
{{data.RenderHover("KOG")}} 统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
title: gene:KOG
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/kog.gene.bar.merge.png
subTitle: 图{{fn}} KOG统计图（gene）
desc: 展示kog注释统计结果，X轴：基因数目，Y轴：kog条目
---
title: tran:KOG
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/kog.tran.bar.merge.png
subTitle: 图{{fn}} KOG统计图（tran）
desc: 展示kog注释统计结果，X轴：基因数目，Y轴：kog条目
---
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Annotation/cog.gene.bar.merge.png") %}
{{data.RenderHover("COG")}} 统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
title: gene:COG
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/cog.gene.bar.merge.png
subTitle: 图{{fn}} COG统计图（gene）
desc: 展示cog注释统计结果，X轴：基因数目，Y轴：cog条目
---
title: tran:COG
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/cog.tran.bar.merge.png
subTitle: 图{{fn}} COG统计图（tran）
desc: 展示cog注释统计结果，X轴：基因数目，Y轴：cog条目
---
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Annotation/tf.gene.bar.png") %}
TF统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
title: gene:TF
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/tf.gene.bar.png
subTitle: 图{{fn}} TF统计图（gene）
desc: 展示TF注释统计结果，X轴：基因数目，Y轴：TF条目
---
title: tran:TF
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/tf.tran.bar.png
subTitle: 图{{fn}} TF统计图（tran）
desc: 展示TF注释统计结果，X轴：基因数目，Y轴：TF条目
---
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Annotation/lncRNA.rfam.bar.png") %}
Rfam统计图如下：
```image
title: lncRNA
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/lncRNA.rfam.bar.png
subTitle: 图{{fn}} mRNA的rfam注释统计图（tran）
desc: 展示Rfam注释统计结果，X轴：基因数目，Y轴：Rfam条目
---
title: mRNA
url: {{data.ReportRoot}}/Annotation/mRNA.rfam.bar.png
subTitle: 图{{fn}} mRNA的rfam注释统计图（tran）
desc: 展示Rfam注释统计结果，X轴：基因数目，Y轴：Rfam条目
---
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Target")%}
## lncRNA靶基因预测
LncRNA的功能主要通过cis或tran方式作用于靶基因来实现。Cis作用靶基因预测基本原理认为lncRNA的功能与其坐标临近的蛋白编码基因相关，因此将lncRNA邻近的mRNA筛选出来作为其靶基因。而tran调控则不依赖于位置关系，我们是通过计算结合能的方法进行预测。
若lncRNA与靶基因存在overlap，我们将会对overlap的情况进行细致的分类，这将利于我们了解cis调控的细节。{{data.RenderReference(15)}}{{data.RenderReference(16)}}
相关结果可以在`Target/ Target/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-cis.cor.filter.xls：Cis靶向作用的预测结果
-cis.cor.filter.stat.* : Overlap分类统计图表
-tran.cor.filter.xls : Tran靶向作用的预测结果
```
Overlap分类统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Target/cis.cor.filter.stat.png
subTitle: 图{{fn}} Overlap分类图
desc: 展示overlap分类，X轴：cis类别，Y轴：数目，颜色：cis类别
```
{% set fn = fn + 1 %}
Cis调控预测结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} Cis调控预测结果
file: {{data.ReportRoot}}/Target/cis.cor.filter.xls
root: Target/
---
{{ data.RenderTable("Target/cis.cor.filter.xls") }}
---
lncRNA:lncRNA的转录本ID
mRNA:mRNA的转录本ID
lncRNA_class:根据距离关系的分类
distance_or_overlap_class:若lncRNA与靶向mRNA之间不存在overlap，则给出二者间的距离；若存在overlap，则给出overlap的分类
lncRNA_chr:lncRNA所在的染色体
lncRNA_start:lncRNA的起始位置
lncRNA_end:lncRNA的终止位置
lncRNA_length:lncRNA的长度
lncRNA_chain:lncRNA所在的链
mRNA_chr:mRNA所在的染色体
mRNA_start:mRNA的起始位置
mRNA_end:mRNA的终止位置
mRNA_length:mRNA的长度
mRNA_chain:mRNA所在的链
lncRNA_gene_id:lncRNA的转录本所对应的gene id
mRNA_gene_id:mRNA的转录本所对应的gene id
pearson_rna:转录本间的pearson相关系数
spearman_rna:转录本间的spearman相关系数
pearson_gene:基因间的pearson相关系数
spearman_gene:基因间的spearman相关系数
```
{% set tn = tn + 1 %}
Tran调控预测结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} Tran调控预测结果
file: {{data.ReportRoot}}/Target/tran.cor.filter.xls
root: Target/
---
{{ data.RenderTable("Target/tran.cor.filter.xls") }}
---
mRNA:mRNA的转录本ID
lncRNA:lncRNA的转录本ID
mRNA_rnaplex_start_end:rnaplex预测的结合区域的起始与终止位置
lncRNA_rnaplex_start_end:rnaplex预测的结合区域的起始与终止位置
minimum_free_energy:rnaplex预测得到的最小自由能
mRNA_gene_id:mRNA的转录本所对应的gene id
lncRNA_gene_id:lncRNA的转录本所对应的gene id
pearson_rna:转录本间的pearson相关系数
spearman_rna:转录本间的spearman相关系数
pearson_gene:基因间的pearson相关系数
spearman_gene:基因间的spearman相关系数
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% if data.FileExists("Target/Interaction.xls") %}
基于靶基因预测结果构建的相互作用结果，
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 靶基因相互作用结果
file: {{data.ReportRoot}}/Target/Interaction.xls
root: Target/
---
{{ data.RenderTable("Target/Interaction.xls") }}
---
lncRNA: lncRNA的ID
mRNA: mRNA的ID
total_ratio_lncRNA: total_LE_overlap/lncRNA_length
Flag: lncRNA与mRNA（靶基因）间的overlap情况的细致分类
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% endif %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Rich") %}
## 富集分析-显著差异基因
为了确定显著差异基因在哪些功能模块上更为集中，我们会进行GO和KEGG富集分析。
相关结果可以在`Rich/ Rich/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件夹：
-[diff]：每个比对方案的显著差异基因的富集结果，包括GO富集与kegg富集
文件：
-[diff]_[gene/tran]_[GO/go_C/go_F/go_P/kegg_pathway].bar.png：基因或转录本在不同数据库的注释分类统计图
-[diff]_[gene/tran]_[GO/go_C/go_F/go_P/kegg_pathway].scatter.png：基因或转录本在不同数据库的富集气泡图
-[diff]_[gene/tran]_[GO/go_C/go_F/go_P/kegg_pathway]_rich_term.xls：基因或转录本在不同数据库的富集结果
```
富集气泡图（gene）如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff in groupDiff%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: all:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_C.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_C.scatter.png
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_F.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_P.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_kegg_pathway.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的KEGG Pathway统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
{% endfor %}
{% for diff in sampleDiff%}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_C.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_F.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_P.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_kegg_pathway.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的kegg pathway分类统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
富集气泡图（tran）如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff in groupDiff%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_C.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_F.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_P.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_kegg_pathway.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的kegg pathway统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
{% endfor %}
{% for diff in sampleDiff%}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_C.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_F.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_P.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_kegg_pathway.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的kegg pathway分类统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
注释GO分类汇总统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff in groupDiff%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: gene:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_GO.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
title: tran:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_GO.bar.png
---
{% endfor %}
{% for diff in sampleDiff%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: gene:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_GO.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
title: tran:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_GO.bar.png
---
{% endfor %}
```
注释分类统计图（gene）如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff in groupDiff%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_C.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_F.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_P.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_kegg_pathway.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的kegg pathway统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
{% for diff in sampleDiff%}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_C.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_F.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_P.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_gene_kegg_pathway.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的kegg pathway分类统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
注释分类统计图（tran）如下：
```image
{% for diff in groupDiff%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_C.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_F.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_P.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_kegg_pathway.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的kegg pathway分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
{% for diff in sampleDiff%}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_C.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_F.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_P.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich/{{diff}}/{{diff}}_tran_kegg_pathway.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异转录本的kegg pathway分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Rich_target") %}
## 富集分析-显著差异lncRNA的靶基因
为了确定显著差异lncRNA的靶基因在哪些功能模块上更为集中，我们会进行GO与KEGG富集分析。
相关结果可以在`Rich_target Rich_target`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件夹：
-[diff]：每个比对方案的显著差异基因的富集结果，包括GO富集与kegg富集
文件：
-[diff]_[gene/tran]_[GO/go_C/go_F/go_P/kegg_pathway].bar.png：基因或转录本在不同数据库的注释分类统计图
-[diff]_[gene/tran]_[GO/go_C/go_F/go_P/kegg_pathway].scatter.png：基因或转录本在不同数据库的富集气泡图
-[diff]_[gene/tran]_[GO/go_C/go_F/go_P/kegg_pathway]_rich_term.xls：基因或转录本在不同数据库的富集结果
```
富集气泡图（gene）如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff in groupDiff%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_C.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_F.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_P.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_kegg_pathway.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的kegg pathway统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
{% endfor %}
{% for diff in sampleDiff%}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_C.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_F.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_P.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_kegg_pathway.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的kegg pathway分类统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
富集气泡图（tran）如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff in groupDiff%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_C.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_F.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_P.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_kegg_pathway.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的kegg pathway统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
{% endfor %}
{% for diff in sampleDiff%}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_C.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_F.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_P.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_kegg_pathway.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的kegg pathway分类统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因或转录本数目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
注释GO分类汇总统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff in groupDiff%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: gene:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_GO.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
title: tran:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_GO.bar.png
---
{% endfor %}
{% for diff in sampleDiff%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: gene:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_GO.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
title: tran:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_GO.bar.png
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
注释分类统计图（gene）如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff in groupDiff%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_C.bar.png
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_F.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_P.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_kegg_pathway.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的kegg pathway统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
{% for diff in sampleDiff%}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_C.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_F.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}的差异基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_go_P.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_gene_kegg_pathway.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的kegg pathway分类统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
注释分类统计图（tran）如下：
```image
{% for diff in sampleDiff%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_C.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_F.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_P.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_kegg_pathway.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的kegg pathway分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
{% for diff in sampleDiff%}
title: go_C:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_C.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: go_F:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_F.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: go_P:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_go_P.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: kegg_pahtway:{{diff}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_target/{{diff}}/{{diff}}_tran_kegg_pathway.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的kegg pathway分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Rich_mfuzz") %}
## 富集分析-时间序列分析
为了确定时间序列结果中不同cluster的基因在哪些功能模块上更为集中，我们会进行GO与KEGG富集分析。
相关结果可以在`Rich_mfuzz Rich_mfuzz`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件夹：
-[plan]/[cluster]：每个时间序列方案不同cluster对应的富集结果，包括GO富集与kegg富集
文件：
-[plan]_[gene/tran]_[GO/go_C/go_F/go_P/kegg_pathway]_[cluster].bar.png：基因或转录本在不同数据库的注释分类统计图
-[plan]_[gene/tran]_[GO/go_C/go_F/go_P/kegg_pathway]_[cluster].scatter.png：基因或转录本在不同数据库的富集气泡图
-[plan]_[gene/tran]_[GO/go_C/go_F/go_P/kegg_pathway]_[cluster]_rich_term.xls：基因或转录本在不同数据库的富集结果
```
富集气泡图（gene）如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff, value in timeCourseInfo %}
{% for cnum in reportDataInfo.time_course_num %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_go_C_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
title: go_F:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_go_F_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
title: go_P:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_go_P_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_kegg_pathway_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的kegg pathway统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
{% endfor %}
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
富集气泡图（tran）如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff, value in timeCourseInfo %}
{% for cnum in reportDataInfo.time_course_num %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_go_C_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
title: go_F:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_go_F_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
title: go_P:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_go_P_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_kegg_pathway_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的kegg pathway统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
{% endfor %}
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
注释GO分类汇总统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff, value in timeCourseInfo %}
{% for cnum in reportDataInfo.time_course_num %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: gene:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_GO_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: tran:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_GO_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
注释分类统计图（gene）如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for diff, value in timeCourseInfo %}
{% for cnum in reportDataInfo.time_course_num %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_go_C_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: go_F:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_go_F_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: go_P:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_go_P_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_kegg_pathway_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的kegg pathway统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
注释分类统计图（tran）如下：
```image
{% for diff, value in timeCourseInfo %}
{% for cnum in reportDataInfo.time_course_num %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_go_C_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: go_F:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_go_F_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: go_P:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_go_P_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_mfuzz/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_kegg_pathway_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}}显著差异lncRNA的靶基因的kegg pathway分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Rich_wgcna") %}
## 富集分析-WGCNA
为了确定WGCNA中不同cluster的基因在哪些功能模块上更为集中，我们会进行GO与KEGG富集分析。
相关结果可以在`Rich_wgcna Rich_wgcna`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件夹：
-[plan]/[cluster]：每个时间序列方案不同cluster对应的富集结果，包括GO富集与kegg富集
文件：
-[plan]_[gene/tran]_[GO/go_C/go_F/go_P/kegg_pathway]_[cluster].bar.png：基因或转录本在不同数据库的注释分类统计图
-[plan]_[gene/tran]_[GO/go_C/go_F/go_P/kegg_pathway]_[cluster].scatter.png：基因或转录本在不同数据库的富集气泡图
-[plan]_[gene/tran]_[GO/go_C/go_F/go_P/kegg_pathway]_[cluster]_rich_term.xls：基因或转录本在不同数据库的富集结果
```
富集气泡图（gene）如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for cnum, diff in reportDataInfo.rich_wgcna_plan_info_gene %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/gene/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_go_C_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
title: go_F:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/gene/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_go_F_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
title: go_P:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/gene/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_go_P_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类基因的GO统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/gene/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_kegg_pathway_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类基因的kegg pathway统计图（gene）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
富集气泡图（tran）如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for cnum, diff in reportDataInfo.rich_wgcna_plan_info_tran %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/tran/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_go_C_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类转录本的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
title: go_F:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/tran/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_go_F_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类转录本的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
title: go_P:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/tran/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_go_P_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类转录本的GO统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/tran/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_kegg_pathway_{{cnum}}.scatter.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类转录本的kegg pathway统计图（tran）
desc: X轴：富集比例，Y轴：分类条目，颜色：富集显著性值，大小：注释到某个分类条目的基因数目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
注释GO分类汇总统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for cnum, diff in reportDataInfo.rich_wgcna_plan_info_gene %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: gene:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/gene/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_GO_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
---
{% for cnum, diff in reportDataInfo.rich_wgcna_plan_info_tran %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: tran:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/tran/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_GO_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类转录本的GO统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
注释分类统计图（gene）如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for cnum, diff in reportDataInfo.rich_wgcna_plan_info_gene %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/gene/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_go_C_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: go_F:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/gene/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_go_F_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: go_P:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/gene/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_go_P_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类基因的GO统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/gene/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_gene_kegg_pathway_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类基因的kegg pathway统计图（gene）
desc: 展示分类统计结果，X轴：基因数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
注释分类统计图（tran）如下：
```image
{% for cnum, diff in reportDataInfo.rich_wgcna_plan_info_tran %}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: go_C:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/tran/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_go_C_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类转录本的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: go_F:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/tran/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_go_F_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类转录本的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: go_P:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/tran/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_go_P_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类转录本的分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
title: kegg_pathway:{{diff}}:{{cnum}}
url: {{data.ReportRoot}}/Rich_wgcna/tran/{{diff}}/{{cnum}}/{{diff}}_tran_kegg_pathway_{{cnum}}.bar.png
subTitle: 图{{fn}} {{diff}} WGCNA聚类转录本的kegg pathway分类统计图（tran）
desc: 展示分类统计结果，X轴：转录本数目，Y轴：分类条目
---
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("SnpIndel/SNP") %}
## SNP分析
单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphisms, SNPs）指的是由单个核苷酸（A、T、C或G）的改变而引起的DNA序列的改变，造成各物种或个体间基因组的多样性，包括单个碱基的转换、巅换等。与参考基因组比对之后，我们使用软件GATK{{data.RenderReference(13)}}对各个样品进行 {{data.RenderHover("SNP")}} 检测。对于得到的 {{data.RenderHover("SNP")}} ，我们会将它们定位到具体的基因。
相关结果可以在`SnpIndel/SNP/ SnpIndel/SNP/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-[sample].snp.vcf.gz : 每个样本的SNP的信息
-[sample].snp_annot/[sample]_annotation.xls是注释详细信息
-[sample].snp_annot/[sample]_annotation_stat.xls是注释统计信息
-[sample].snp_annot/[sample].element.*是注释统计图
```
{{data.RenderHover("SNP")}} 统计结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} SNP统计表
file: {{data.ReportRoot}}/SnpIndel/SNP/SnpSummary.xls
root: SnpIndel/SNP/
---
{{ data.RenderTable("SnpIndel/SNP/SnpSummary.xls")}}
---
sample_name: 样本名称
snp_a_g: A突变为G的SNP数目
snp_c_t: C突变为T的SNP数目
snp_transition: 转换的SNP数目
snp_a_c: A突变为C的SNP数目
snp_a_t: A突变为T的SNP数目
snp_c_g: C突变为G的SNP数目
snp_g_t: G突变为T的SNP数目
snp_transversion: 颠换的SNP数目
snp_total: 总SNP数目
```
{% set tn = tn + 1 %}
{{data.RenderHover("SNP")}} 统计图如下
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/SnpIndel/SNP/SnpSummary.png
subTitle: 图{{fn}} SNP统计图
desc: 展示SNP统计结果，X轴：样本，Y轴：百分比，颜色：SNP类型
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{data.RenderHover("SNP")}} 注释统计图如下
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for sample in sampleList%}
{% if not forloop.First%}---{%endif%}
title: all:{{sample}}
url: {{data.ReportRoot}}/SnpIndel/SNP/{{sample}}.snp_annot/{{sample}}.element.png
subTitle: 图{{fn}} SNP注释统计图
desc: 展示SNP注释统计结果，颜色：注释类型
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{data.RenderHover("SNP")}}注释结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
{% for sample in sampleList%}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{sample}}的SNP注释结果
file: {{data.ReportRoot}}/SnpIndel/SNP/{{sample}}.snp_annot/{{sample}}_annotation.xls
root: SnpIndel/SNP/data/all/{{sample}}/snp_annot
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("SnpIndel/SNP/%s.snp_annot/%s_annotation.xls", sample, sample)) }}
---
chr: 染色体名称
pos: 变异的起始位置信息
id: 关联的ID信息
ref: 参考信息
alt: 突变信息
anno: 注释信息
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("SnpIndel/Indel")%}
## InDel分析
{{data.RenderHover("InDel")}} （Insertion-Deletion）是指相对于参考基因组，样本中发生的小片段（一个或多个碱基，小于50bp）的插入或缺失。与参考基因组比对之后，我们使用软件GATK{{data.RenderReference(13)}}对各个样品进行 {{data.RenderHover("InDel")}} 检测。对于得到的 {{data.RenderHover("InDel")}} ，我们会将它们定位到具体的基因。
相关结果可以在`SnpIndel/Indel/data/all SnpIndel/Indel/data/all`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-[sample].indel.vcf.gz : 每个样本的InDel的信息
-[sample].indel_annot/[sample]_annotation.xls是注释详细信息
-[sample].indel_annot/[sample]_annotation_stat.xls是注释统计信息
-[sample].indel_annot/[sample].element.*是注释统计图
```
{{data.RenderHover("InDel")}} 统计结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} InDel统计表
file: {{data.ReportRoot}}/SnpIndel/Indel/IndelSummary.xls
root: SnpIndel/Indel/data/all
---
{{ data.RenderTable("SnpIndel/Indel/IndelSummary.xls") }}
---
Sample name: 样本
Total number: 总数目
dbsnp rate: 注释到dbsnp的比例
Up2k: 注释到基因上游2k
Exon: 注释到外显子
Intron: 注释到内含子
Down2k: 注释到基因下游2k
Intergenic: 注释到基因间区
```
{% set tn = tn + 1 %}
{{data.RenderHover("InDel")}} 注释统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
{% for sample in sampleList%}
{% if not forloop.First%}---{% endif %}
title: all:{{sample}}
url: {{data.ReportRoot}}/SnpIndel/Indel/{{sample}}.indel_annot/{{sample}}.element.png
subTitle: 图{{fn}} InDel注释统计图
desc: 展示InDel注释统计结果，颜色：注释类型
{% endfor %}
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{data.RenderHover("InDel")}} 注释结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
{% for sample in sampleList%}
{% if not forloop.First %}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{sample}}的InDel注释结果
file: {{data.ReportRoot}}/SnpIndel/Indel/{{sample}}.indel_annot/{{sample}}_annotation.xls
root: SnpIndel/Indel/data/all/{{sample}}/indel_annot
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("SnpIndel/Indel/%s.indel_annot/%s_annotation.xls", sample, sample)) }}
---
chr: 染色体名称
pos: 变异的起始位置信息
id: 关联的ID信息
ref: 参考信息
alt: 突变信息
anno: 注释信息
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("GeneFusion")%}
## 融合基因检测
基因融合是指两个基因的全部或一部分的序列相互融合为一个新的基因的过程。我们使用ericscript检测每个样品的融合基因。
相关结果可以在`GeneFusion/ GeneFusion/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-genefusion_[sample].xls：每个样本的融合基因的详细信息
```
每个样品的融合基因详细信息见下表
{{data.RenderAnchor("table", tn)}}
```table
{% for sample in sampleList%}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}} {{sample}} 的融合基因列表
file: {{data.ReportRoot}}/GeneFusion/genefusion_{{sample}}.xls
root: GeneFusion/
---
{{data.RenderTable(data.Printf("GeneFusion/genefusion_%s.xls", sample))}}
---
fusion_link_id: 基因融合编号
fusion_up_geneid: 上游融合基因
fusion_up_symbol: 上游基因名
fusion_up_chr: 上游融合基因所属染色体
fusion_up_strand: 上游融合基因所属链
fusion_up_genome_pos: 上游融合基因的融合位点
fusion_dw_geneid: 下游融合基因
fusion_dw_symbol: 下游基因名
fusion_dw_chr: 下游融合基因所属染色体
fusion_dw_strand: 下游融合基因所属链
fusion_dw_genome_pos: 下游融合基因的融合位点
fusion_crossingreads: 不一致的双端reads数
fusion_spanningreads: 跨越Junction的双端reads数
fusion_fusion_type: 融合类型
fusion_ericscore: 融合得分，得分越高融合事件越可靠
fusion_score_order: 得分的排序
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1%}
{% endif %}
{% if data.FileExists("Alternative_Splicing") %}
## 可变剪接分析
我们使用rMATS检测不同样品间的差异剪接基因和样品自身的剪接事件。
相关结果可以在`Alternative_Splicing/ Alternative_Splicing/`中找到，文件说明如下：
```tip
type: mark
title: 文件说明
info: 文件：
-Diff_stat.xls：剪接事件的统计结果；
-Diff/[diff]/[diff].[A3SS/A5SS/SE/MXE/RI].xls：剪接事件的差异比较结果，包括A3SS、A5SS、SE、MXE、RI五种类型；
-Sample/[sample]/[sample].[A5SS/A5SS/SE/MXE/RI].xls：单个样本的剪接事件检测结果，包括A3SS、A5SS、SE、MXE、RI五种类型
```
可变剪接统计结果如下：
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
```table
title: 表{{tn}} 可变剪接统计表
file: {{data.ReportRoot}}/Alternative_Splicing/Diff/Diff_stat.xls
root: GeneDiffSplice
---
{{ data.RenderTable("Alternative_Splicing/Diff/Diff_stat.xls") }}
---
Diff:差异方案
A3SS:差异A3SS的数目
A5SS:差异A5SS的数目
MXE:差异MXE的数目
RI:差异RI的数目
SE:差异SE的数目
```
{% set tn = tn + 1 %}
可变剪接统计图如下：
{{ data.RenderAnchor("figure", fn) }}
```image
url: {{data.ReportRoot}}/Alternative_Splicing/Diff/Diff_stat.png
subTitle: 图{{fn}} 可变剪接统计图
desc: 展示可变剪接统计结果，X轴：差异方案，Y轴：可变剪接数目，颜色：可变剪接类型
```
{% set fn = fn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
组间的差异可变剪接结果：
```table
{% for diff in groupDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{diff}}的A3SS可变剪接结果
file: {{data.ReportRoot}}/Alternative_Splicing/Diff/{{diff}}/A3SS.MATS.JCEC.xls
root: GeneDiffSplice
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Alternative_Splicing/Diff/%s/A3SS.MATS.JCEC.xls", diff)) }}
---
gene_id: 基因ID
gene_symbol: 基因名称
as_chr: 所在的染色体名称
as_strand: 所在链的方向
as_longexonstart_0base: 较长外显子的起始位点
as_longexonend: 较长外显子的终止位点
as_shortes: 较短外显子的起始位点
as_shortee: 较短外显子的终止位点
as_flankinges: 差异外显子附近的外显子的起始位点
as_flankingee: 差异外显子附近的外显子的终止位点
as_ijc_sample_1: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_1: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_ijc_sample_2: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_2: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_incformlen: inclusion form长度，用于标准化
as_skipformlen: skipping form长度，用于标准化
as_pvalue: 显著性统计值
as_fdr: 多重假设检验校正后的统计值
as_inclevel1: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_inclevel2: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_incleveldifference: IncLevel1的均值 - IncLevel2的均值
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
```table
{% for diff in groupDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{diff}}的A5SS可变剪接结果
file: {{data.ReportRoot}}/Alternative_Splicing/Diff/{{diff}}/A5SS.MATS.JCEC.xls
root: GeneDiffSplice
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Alternative_Splicing/Diff/%s/A5SS.MATS.JCEC.xls", diff)) }}
---
gene_id: 基因ID
gene_symbol: 基因名称
as_chr: 所在的染色体名称
as_strand: 所在链的方向
as_longexonstart_0base: 较长外显子的起始位点
as_longexonend: 较长外显子的终止位点
as_shortes: 较短外显子的起始位点
as_shortee: 较短外显子的终止位点
as_flankinges: 差异外显子附近的外显子的起始位点
as_flankingee: 差异外显子附近的外显子的终止位点
as_ijc_sample_1: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_1: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_ijc_sample_2: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_2: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_incformlen: inclusion form长度，用于标准化
as_skipformlen: skipping form长度，用于标准化
as_pvalue: 显著性统计值
as_fdr: 多重假设检验校正后的统计值
as_inclevel1: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_inclevel2: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_incleveldifference: IncLevel1的均值 - IncLevel2的均值
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
```table
{% for diff in groupDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{diff}}的SE可变剪接结果
file: {{data.ReportRoot}}/Alternative_Splicing/Diff/{{diff}}/SE.MATS.JCEC.xls
root: GeneDiffSplice
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Alternative_Splicing/Diff/%s/SE.MATS.JCEC.xls", diff)) }}
---
gene_id: 基因ID
gene_symbol: 基因名称
as_chr: 所在的染色体名称
as_strand: 所在链的方向
as_exonstart_0base: 跳过的外显子的起始位点
as_exonend: 跳过的外显子的终止位点
as_upstreames: 上游外显子的起始位点
as_upstreamee: 上游外显子的终止位点
as_downstreames: 下游外显子的起始位点
as_downstreamee: 下游外显子的终止位点
as_ijc_sample_1: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_1: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_ijc_sample_2: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_2: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_incformlen: inclusion form长度，用于标准化
as_skipformlen: skipping form长度，用于标准化
as_pvalue: 显著性统计值
as_fdr: 多重假设检验校正后的统计值
as_inclevel1: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_inclevel2: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_incleveldifference: IncLevel1的均值 - IncLevel2的均值
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
```table
{% for diff in groupDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{diff}}的RI可变剪接结果
file: {{data.ReportRoot}}/Alternative_Splicing/Diff/{{diff}}/RI.MATS.JCEC.xls
root: GeneDiffSplice
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Alternative_Splicing/Diff/%s/RI.MATS.JCEC.xls", diff)) }}
---
gene_id: 基因ID
gene_symbol: 基因名称
as_chr: 所在的染色体名称
as_strand: 所在链的方向
as_riexonstart_0base: 包含内含子的外显子的起始位点
as_riexonend: 包含内含子的外显子的终止位点
as_upstreames: 上游外显子的起始位点
as_upstreamee: 上游外显子的终止位点
as_downstreames: 下游外显子的起始位点
as_downstreamee: 下游外显子的终止位点
as_ijc_sample_1: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_1: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_ijc_sample_2: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_2: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_incformlen: inclusion form长度，用于标准化
as_skipformlen: skipping form长度，用于标准化
as_pvalue: 显著性统计值
as_fdr: 多重假设检验校正后的统计值
as_inclevel1: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_inclevel2: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_incleveldifference: IncLevel1的均值 - IncLevel2的均值
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
```table
{% for diff in groupDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{diff}}的MXE可变剪接结果
file: {{data.ReportRoot}}/Alternative_Splicing/Diff/{{diff}}/MXE.MATS.JCEC.xls
root: GeneDiffSplice
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Alternative_Splicing/Diff/%s/MXE.MATS.JCEC.xls", diff)) }}
---
gene_id: 基因ID
gene_symbol: 基因名称
as_chr: 所在的染色体名称
as_strand: 所在链的方向
as_1stexonstart_0base: 第一个外显子的起始位点
as_1stexonend: 第一个外显子的终止位点
as_2ndexonstart_0base: 第二个外显子的起始位点
as_2ndexonend: 第二个外显子的终止位点
as_upstreames: 上游外显子的起始位点
as_upstreamee: 上游外显子的终止位点
as_downstreames: 下游外显子的起始位点
as_downstreamee: 下游外显子的终止位点
as_ijc_sample_1: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_1: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_ijc_sample_2: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_2: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_incformlen: inclusion form长度，用于标准化
as_skipformlen: skipping form长度，用于标准化
as_pvalue: 显著性统计值
as_fdr: 多重假设检验校正后的统计值
as_inclevel1: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_inclevel2: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_incleveldifference: IncLevel1的均值 - IncLevel2的均值
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
{{ data.RenderAnchor("table", tn) }}
样本间的差异可变剪接结果：
```table
{% for diff in sampleDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{diff}}的A3SS可变剪接结果
file: {{data.ReportRoot}}/Alternative_Splicing/Diff/{{diff}}/A3SS.MATS.JCEC.xls
root: GeneDiffSplice
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Alternative_Splicing/Diff/%s/A3SS.MATS.JCEC.xls", diff)) }}
---
gene_id: 基因ID
gene_symbol: 基因名称
as_chr: 所在的染色体名称
as_strand: 所在链的方向
as_longexonstart_0base: 较长外显子的起始位点
as_longexonend: 较长外显子的终止位点
as_shortes: 较短外显子的起始位点
as_shortee: 较短外显子的起始位点
as_flankinges: 差异外显子附近的外显子的起始位点
as_flankingee: 差异外显子附近的外显子的起始位点
as_ijc_sample_1: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_1: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_ijc_sample_2: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_2: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_incformlen: inclusion form长度，用于标准化
as_skipformlen: skipping form长度，用于标准化
as_pvalue: 显著性统计值
as_fdr: 多重假设检验校正后的统计值
as_inclevel1: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_inclevel2: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_incleveldifference: IncLevel1的均值 - IncLevel2的均值
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
```table
{% for diff in sampleDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{diff}}的A5SS可变剪接结果
file: {{data.ReportRoot}}/Alternative_Splicing/Diff/{{diff}}/A5SS.MATS.JCEC.xls
root: GeneDiffSplice
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Alternative_Splicing/Diff/%s/A5SS.MATS.JCEC.xls", diff)) }}
---
gene_id: 基因ID
gene_symbol: 基因名称
as_chr: 所在的染色体名称
as_strand: 所在链的方向
as_longexonstart_0base: 较长外显子的起始位点
as_longexonend: 较长外显子的终止位点
as_shortes: 较短外显子的起始位点
as_shortee: 较短外显子的起始位点
as_flankinges: 差异外显子附近的外显子的起始位点
as_flankingee: 差异外显子附近的外显子的起始位点
as_ijc_sample_1: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_1: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_ijc_sample_2: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_2: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_incformlen: inclusion form长度，用于标准化
as_skipformlen: skipping form长度，用于标准化
as_pvalue: 显著性统计值
as_fdr: 多重假设检验校正后的统计值
as_inclevel1: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_inclevel2: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_incleveldifference: IncLevel1的均值 - IncLevel2的均值
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
```table
{% for diff in sampleDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{diff}}的SE可变剪接结果
file: {{data.ReportRoot}}/Alternative_Splicing/Diff/{{diff}}/SE.MATS.JCEC.xls
root: GeneDiffSplice
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Alternative_Splicing/Diff/%s/SE.MATS.JCEC.xls", diff)) }}
---
gene_id: 基因ID
gene_symbol: 基因名称
as_chr: 所在的染色体名称
as_strand: 所在链的方向
as_exonstart_0base: 跳过的外显子的起始位点
as_exonend: 跳过的外显子的终止位点
as_upstreames: 上游外显子的起始位点
as_upstreamee: 上游外显子的终止位点
as_downstreames: 下游外显子的起始位点
as_downstreamee: 下游外显子的终止位点
as_ijc_sample_1: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_1: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_ijc_sample_2: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_2: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_incformlen: inclusion form长度，用于标准化
as_skipformlen: skipping form长度，用于标准化
as_pvalue: 显著性统计值
as_fdr: 多重假设检验校正后的统计值
as_inclevel1: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_inclevel2: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_incleveldifference: IncLevel1的均值 - IncLevel2的均值
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
```table
{% for diff in sampleDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{diff}}的RI可变剪接结果
file: {{data.ReportRoot}}/Alternative_Splicing/Diff/{{diff}}/RI.MATS.JCEC.xls
root: GeneDiffSplice
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Alternative_Splicing/Diff/%s/RI.MATS.JCEC.xls", diff)) }}
---
gene_id: 基因ID
gene_symbol: 基因名称
as_chr: 所在的染色体名称
as_strand: 所在链的方向
as_riexonstart_0base: 包含内含子的外显子的起始位点
as_riexonend: 包含内含子的外显子的终止位点
as_upstreames: 上游外显子的起始位点
as_upstreamee: 上游外显子的终止位点
as_downstreames: 下游外显子的起始位点
as_downstreamee: 下游外显子的终止位点
as_ijc_sample_1: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_1: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_ijc_sample_2: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_2: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_incformlen: inclusion form长度，用于标准化
as_skipformlen: skipping form长度，用于标准化
as_pvalue: 显著性统计值
as_fdr: 多重假设检验校正后的统计值
as_inclevel1: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_inclevel2: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_incleveldifference: IncLevel1的均值 - IncLevel2的均值
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
```table
{% for diff in sampleDiff %}
{% if not forloop.First%}+++{% endif %}
title: 表{{tn}}.{{forloop.Counter}} {{diff}}的MXE可变剪接结果
file: {{data.ReportRoot}}/Alternative_Splicing/Diff/{{diff}}/MXE.MATS.JCEC.xls
root: GeneDiffSplice
---
{{ data.RenderTable(data.Printf("Alternative_Splicing/Diff/%s/MXE.MATS.JCEC.xls", diff)) }}
---
gene_id: 基因ID
gene_symbol: 基因名称
as_chr: 所在的染色体名称
as_strand: 所在链的方向
as_1stexonstart_0base: 第一个外显子的起始位点
as_1stexonend: 第一个外显子的终止位点
as_2ndexonstart_0base: 第二个外显子的起始位点
as_2ndexonend: 第二个外显子的终止位点
as_upstreames: 上游外显子的起始位点
as_upstreamee: 上游外显子的终止位点
as_downstreames: 下游外显子的起始位点
as_downstreamee: 下游外显子的终止位点
as_ijc_sample_1: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_1: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_ijc_sample_2: 跨越inclusion junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_sjc_sample_2: 跨越skipping junction位点的reads数目，重复样品用分号隔开
as_incformlen: inclusion form长度，用于标准化
as_skipformlen: skipping form长度，用于标准化
as_pvalue: 显著性统计值
as_fdr: 多重假设检验校正后的统计值
as_inclevel1: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_inclevel2: Inclusion 水平，多个用分号隔开，通过标准化的count获得
as_incleveldifference: IncLevel1的均值 - IncLevel2的均值
{% endfor %}
```
{% set tn = tn + 1 %}
{% endif %}
{% if data.FileExists("custom")%}
TODO 文件浏览器
{% endif %}
## 参考文献
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