生物信息分析流程（Pipeline）全景指南
更新时间：2025年4月22日 15:02 | 领域覆盖：基因组、转录组、单细胞等
一、测序数据预处理与质控
NGS数据标准化流程
- FastQC + MultiQC
- 用途：原始测序数据质量评估与报告整合
- 流程：FastQC单样本质控 → MultiQC多样本汇总 → 生成HTML交互报告
- 适用场景：全基因组测序（WGS）、RNA-Seq、ChIP-Seq
- 特点：支持批量处理，兼容Illumina/Nanopore平台
二、基因组比对与变异分析
人类全基因组分析标准流程
- BWA-MEM → GATK Best Practices
- 步骤：
- 比对：BWA-MEM生成BAM文件
- 标记重复：Picard MarkDuplicates
- 变异检测：GATK HaplotypeCaller
- 过滤：VQSR或硬过滤（Hard Filtering）
- 输出：SNV/Indel VCF文件
- 扩展：可集成ANNOVAR进行功能注释
- 步骤：
abc
三、转录组学分析
RNA-Seq差异表达分析流程
- HISAT2 → StringTie → DESeq2
- 核心步骤：
- 比对：HISAT2（或STAR）进行reads定位
- 转录本组装：StringTie生成GTF文件
- 定量：featureCounts或Salmon计算基因/转录本表达量
- 差异分析：DESeq2/edgeR进行统计学建模
- 高级模块：
- 可变剪切分析：rMATS
- 富集分析：clusterProfiler
- 核心步骤：
四、单细胞与空间组学
10x Genomics单细胞标准流程
- Cell Ranger → Seurat/Scanpy
- 步骤分解：
- 数据生成：Cell Ranger count生成基因表达矩阵
- 质控：过滤低质量细胞（线粒体基因比例 >20%）
- 降维聚类：PCA → UMAP/t-SNE → Leiden聚类
- 注释：SingleR或手动标记细胞类型
- 扩展应用：
- 轨迹推断：Monocle3或PAGA
- 空间转录组整合：Squidpy空间邻域分析
- 步骤分解：
五、宏基因组与微生物组
Shotgun宏基因组分析流程
- KneadData → MetaPhlAn4 → HUMAnN3
- 关键步骤：
- 去宿主：KneadData过滤宿主DNA
- 物种组成：MetaPhlAn4生成物种丰度表
- 功能分析：HUMAnN3解析代谢通路
- 特色工具：
- 抗性基因检测：AMRPlusPlus
- 可视化：Pavian交互式图表
- 关键步骤：
六、表观基因组学
ChIP-Seq峰值分析流程
- Bowtie2 → MACS3 → ChIPseeker
- 流程详解：
- 比对：Bowtie2或BWA比对到参考基因组
- 峰值检测：MACS3识别结合位点
- 注释：ChIPseeker关联基因启动子/增强子
- 高级分析：
- Motif分析：HOMER或MEME Suite
- 差异结合：DiffBind
- 流程详解：
七、流程管理与自动化
可重复性流程框架
- Nextflow/Snakemake + Docker
- 核心架构：
- 流程定义：Nextflow/Snakemake编写DAG任务依赖
- 环境隔离：Docker/Singularity容器化部署
- 资源调度：集成SLURM或AWS Batch
- 典型案例：
- nf-core社区预配置流程（如nf-core/rnaseq）
- 核心架构：
八、可视化与报告生成
交互式结果展示
- R Markdown/Jupyter + Plotly
- 流程整合：
- 动态报告：R Markdown/Jupyter嵌入代码与图表
- 可视化库：Plotly生成可交互热图/三维散点图
- 自动化：通过Makefile或Airflow调度报告生成
- 流程整合：
注：
- 所有流程均基于开源工具（MIT/GPL/Apache协议），建议优先使用最新稳定版本。
- 资源需求标注：
- 🌩️ 表示支持云计算（如AWS、Google Cloud）
- 📦 表示提供Docker/Singularity镜像
- 完整代码示例详见 开源生信流程库