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Bulk RNA-seq 标准差异表达分析增强版
面向 bulk RNA-seq 项目的标准差异表达增强流程，覆盖实验设计、FASTQ 质控、STAR/Salmon 定量、DESeq2 统计建模、可视化、富集分析与结果交付。
时间序列 RNA-seq 分析
面向多时间点 bulk RNA-seq 的动态表达分析流程，覆盖实验设计、DESeq2 LRT、maSigPro/ImpulseDE2、表达模式聚类、时间趋势可视化和功能解释。
多组学联合分析：RNA-seq + ATAC-seq/CUT&Tag
整合 RNA-seq 差异表达、ATAC-seq 开放染色质和 CUT&Tag 组蛋白修饰/转录因子结合信号，解释基因表达变化背后的调控机制。
肿瘤 RNA-seq 综合分析
面向肿瘤 bulk RNA-seq 的综合分析流程，整合 DEG、通路活性、免疫浸润、分型、预后、融合基因和候选机制解释。
RNA-seq Salmon + tximport + DESeq2
基于 Salmon 转录本准比对定量、tximport 基因层汇总和 DESeq2 差异表达分析的快速 RNA-seq 流程。
RNA-seq STAR + featureCounts + DESeq2 + TPM
基于 STAR 基因组比对、featureCounts 基因计数、DESeq2 差异表达和 TPM/标准化计数整理的 RNA-seq 流程。
可变剪接分析 rMATS/SUPPA2
面向 bulk RNA-seq 的可变剪接增强流程，覆盖实验设计、剪接事件类型、STAR 比对、rMATS 事件检测、SUPPA2 PSI/dPSI 分析、可视化和候选事件解释。
WGCNA 共表达网络分析
面向 bulk RNA-seq 表达矩阵的 WGCNA 共表达网络流程，覆盖表达矩阵预处理、软阈值选择、模块识别、模块-性状相关、hub gene 挖掘、富集分析与可视化解释。
lncRNA/circRNA/miRNA 非编码 RNA 分析
整合 lncRNA、circRNA 和 miRNA 的非编码 RNA 分析流程，覆盖数据类型判断、表达定量、差异分析、靶基因预测、ceRNA 网络和可视化解释。
单细胞高级下游：拟时序、通讯、RNA velocity
面向 scRNA-seq 的高级下游分析流程，覆盖拟时序轨迹、细胞通讯、RNA velocity、起点选择、结果交叉验证和生物学解释。
RNA editing 分析：A-to-I editing
面向神经、肿瘤和免疫 RNA-seq 的 A-to-I RNA editing 分析流程，覆盖 DNA/RNA 区分、REDItools/GIREMI、位点过滤、SnpEff/ANNOVAR 注释和功能解释。
10x 单细胞基础降维聚类
面向 10x Genomics scRNA-seq 数据的综合分析流程，覆盖分析类型选择、Cell Ranger 预处理、Seurat v5/Scanpy 质控、整合、聚类、注释和下游解释。
转录因子调控网络分析
从 RNA-seq、WGCNA 或单细胞结果中推断关键转录因子和 TF-target 网络，整合 DoRothEA/VIPER、ChEA3、TRRUST、motif 和表达相关性证据。
免疫浸润分析 CIBERSORT/xCell/ESTIMATE
基于 bulk RNA-seq 表达矩阵估计免疫细胞浸润和肿瘤微环境状态，覆盖 CIBERSORT/xCell/MCP-counter/ESTIMATE 多方法比较和可视化解释。
融合基因检测 STAR-Fusion/Arriba
面向肿瘤 RNA-seq 的融合基因检测流程，覆盖项目目录、示例 FASTQ、STAR-Fusion、Arriba、junction/spanning reads 解读、过滤和可视化。
空间转录组 Visium 分析
面向 10x Genomics Visium 空间转录组的分析流程，覆盖 Space Ranger、组织切片 QC、空间聚类、空间差异表达、细胞类型解卷积和空间通讯解释。
Ribo-seq 翻译组分析
面向 ribosome profiling 的翻译组分析流程，覆盖 RPF 质控、rRNA/tRNA 去除、比对、P-site 校正、三核苷酸周期性、ORF 检测和翻译效率分析。