这是我为新创办的 生信技能树 论坛写的帖子，也适合本博客，所以转载过来： http://www.biotrainee.com/thread-243-1-1.html 

以前做的都是有参转录组分析，只需要找到参考基因组和注释文件，然后走QC-->alignment-->counts->DEG-->annotation的流程图即可。
现在开始学习新的东西了，就是无参转录组分析，这里记录一下自己的学习笔记，首先还是资料收集，这次，我就针对性的看5个 全流程化的转录组 de novo 分析 文章，如下：
http://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2164-15-554  2014年栀子花的花瓣衰老的标准de novo 转录组分析，数据如下：用Trinity做组装，用NCBI non-redundant (Nr) database库做注释，做了差异分析（栀子花花期分成4个阶段），GO/KEGG注释，然后做了RT-qPCR的实验验证。
多做了一个 Clusters of Orthologus Groups (COG)的数据库注释

http://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2164-15-236  2014 巴西橡胶树的研究，是一个综合多组织样本的RNA库，ployT建库，454测序，用的是est2Assembly 和gsassembler 软件做组装，用 NCBI RefSeq, Plant Protein Database 做注释，因为没有分组，所以不必做差异分析，只需要找SNV和SSR标记即可，最后也是做GO/KEGG注释

https://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12864-016-2633-2 2015 萝卜，用illumina进行转录组测序，用Trinity组装，用RPKM值算unigene的表达量，也是用 BLASTx来对Trinity结果进行注释，注释到NR，NT,Swiss-Prot,GO，COG，kegg数据库，其中GO注释用的是Blast2GO，最后也做了RT-qPCR 实验验证，某些基因在leaf里面的表达量显著高于其它tissue，有原始数据：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/?term=SRX1671013
转录组分析结果结果：A total of 54.64 million clean reads and 111,167 contigs representing 53,642 unigenes were obtained from the radish leaf transcriptome.

http://www.nature.com/articles/srep08259 2015 芹菜 叶片发育中木质素的探究，测序的reads是A total of 32,477,416 quality reads were recorded for the leaves at Stage 1, 53,675,555 at Stage 2, and 27,158,566 at Stage 3, respectively.，也是用Trinity组装，kmer值设为25，组装结果：33,213 unigenes with an average length of 1,478 bp, a maximum length of 17,075 bp, and an N50 of 2,060 bp，然后用eggNOG/GO/KEGG数据库来注释。文章正文给了所用到的软件和数据库的详细链接
最后还用了 real-time PCR assays          来看 roots, stems, petioles, and leaf blade 这些组织的基因表达差异情况

http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0128659 对 三疣梭子蟹 的卵巢和睾丸的转录组研究，，也是标准的转录组de novo 分析流程，非常值得借鉴
NCBI有上传原始数据：SRR1920180  和SRR1920180  

总结好这5篇文献的数据分析流程，就差不多明白如何做无参的转录组de novo分析了