这篇指南演示RNA-seq分析的基本流程及其背后的差异基因表达检测。在开始操作之前，建议您先了解一些生物信息学和癌症基因组学的背景知识。将解释基因表达的概念，包括相对值和绝对值的区别，以及单核苷酸多态性和体细胞突变的解释。此外，您还将了解高通量测序（例如illumina）的原理，以及fastq文件和gtf文件的格式。最后，介绍如何使用TCGA数据库及在线工具进行分析，涵盖了cBIportal和GEPIA2的应用。
RNA-seq分析流程基础指南
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问题定义与目标设定: 明确目标，界定挖掘范围。
数据收集: 获取相关数据，确保数据质量。
数据预处理: 清洗、转换、整合数据，为挖掘做准备。
特征工程: 选择、提取、构建数据特征，提升模型效果。
模型选择与构建: 根据目标选择合适的算法，构建数据模型。
模型评估与优化: 评估模型性能，进行参数调整优化。
结果部署与应用: 将模型应用于实际场景，实现价值。
每个阶段环环相扣，最终实现从数据中挖掘知识，辅助决策。
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样本选取: 从数据集 D 中选取一部分具有已知分类标签的样本 S，用作构建决策树的训练集。
最佳谓词选择: 确定用于对样本进行分类的最佳谓词 p。这一步通常采用贪婪算法，从粗粒度到细粒度逐步筛选。
节点分裂: 利用最佳谓词 p 将当前节点的样本划分到不同的子节点中。
递归构建: 对每个子节点重复执行步骤 2 和步骤 3，直至满足停止条件。
树剪枝: 为避免过拟合，对生成的决策树进行剪枝操作，以提高模型的泛化能力。
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