degradome测序结果存在的问题

1. 去除RNA质量不佳的数据

degradome测序的结果易受RNA质量的影响，如果RNA质量不佳，则会导致可靠性的降低。可以使用以下代码去除RNA质量不佳的数据：

fastqc -o fastqc_report raw_data/*.fastq

2. 进行数据清洗

数据清洗可以去除低质量序列，降低测序偏差的影响，同时提高可靠性。可以使用以下代码进行数据清洗：

trimmomatic SE -phred33 raw_data/sample.fastq clean_data/sample.clean.fq TRAILING:20 MINLEN:50

3. 选择合适的比对工具

degradome测序结果中含有部分Nucleotides，部分比对工具无法识别，因此选择合适的工具是很必要的。建议使用bowtie2或BLAST进行比对，有较好的比对率。

4. 进行差异表达分析和验证

通过对degradome测序结果进行差异表达分析，找出表达量的差异基因。通过验证，可以进一步验证差异表达基因的可靠性。

Rscript run_diff_expression.R

5. 统计富集GO和Pathway

对差异表达基因进行GO和Pathway分析，可以更加清晰的了解差异表达基因的生物学意义。

KEGG_annotation.R

通过上述步骤，可以减少degradome测序结果出现问题的可能性。