转录组测序的研究对象为特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有 RNA 的总和，包括 mRNA 和非编码 RNA，相对于传统的芯片杂交平台，转录组测序无需预先针对已知序列设计探针，即可对任意物种的整体转录活动进行检测，提供更准确的数字化信号，更高的检测通量以及更广泛的检测范围，是目前深入研究转录组复杂性的强大工具，基于高通量测序平台的转录组测序技术能够全面获得物种特定组织或器官的转录本信息，从而进行基因表达水平研究、新转录本发现研究、转录本结构变异研究等。

今天看到 Wiki 上说 linux-zen 内核是最适合日常使用的内核，于是乎，便一试，结果内核驱动识别不到显示器 … 只能又换回原版内核。

发现 WPS 里黑体的字都变成黑块了，而且 PDF 导出也报错，去论坛翻了一下，找到解决方法。

最近微信出新版的原生 Linux 客户端了，加上为了 aur 和 wiki，装上了 ArchLinux。

使用 Arch 时间长了，难免会产生一些无用包或者缓存，记录一些清理相关垃圾命令。

Ubuntu 安装 R 包的时候总会有一堆的错误，无非就是缺少一些库，使得 R 包或者 R 包依赖的 R 包安装不上，补上库和 R 包就可以了。

最近在学习多组学分析，于是决定从论文复现入手，找了一篇感觉可以的文章 《Integrated ATAC-Seq and RNA-Seq Data Analysis to Reveal OsbZIP14 Function in Rice in Response to Heat Stress》 就直接开干了。

ATAC-seq，全称 Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high throughput sequencing，是 2013 年由斯坦福大学 William J. Greenleaf 和 Howard Y. Chang 实验室开发的用来研究染色质可及性（通常也理解为染色质的开放性）的方法。

最近在处理一组转录组数据时遇到一个问题，就是这个数据的参考基因组很大，有 10GB 多，Hisat2 总是会报错，于是找到该组数据的原文献，看到材料与方法里使用的是 bowtie2，所以就用 bowtie2 比对，就没有发生错误了。

最初第一次使用 Trimmomatic 的时候就很头疼，代码那么长，而且那些参数都很不好懂 … 但是当时也就凑活着用了，最近读到几篇论文都用 trim Galore 来进行测序数据的清洗，于是试用了一下，确实比起 Trimmomatic 要好一些。