新的ngs流程该如何学习之m6A学习大纲

~ 在深入学习m6A相关知识与实践过程中，学员用一周时间整理了一份笔记，聚焦于m6A的建库原理及分析流程。这份笔记与我之前推荐的学习指南——《新的ngs流程该如何学习（以CUT&Tag 数据处理为例）》有异曲同工之处。虽然不可能录制所有NGS流程的教学视频，但希望能将高效学习方法分享给大家。

对于对表观组学有深入了解的读者而言，如《ChIP-seq数据分析》和《ATAC-seq数据分析》，m6A数据处理在本质上是相通的。当然，细节上需注意差异。了解其它NGS组学技能是入门的关键。推荐在生信技能树上查找免费的教学视频，并加入交流群，便于深入学习。

一个入门级别的工程师，首先需要掌握生物信息学编程基础，包括基于R语言的统计可视化与基于Linux的NGS数据处理。强调计算机基础知识的重要性，可划分为R语言的统计可视化与Linux的NGS数据处理两大部分。

学习m6A建库原理及分析流程时，需关注实验环节，如RNA提取、建库测序等。确保RNA质量达标，提取时避免降解，检测RNA完整性。接下来进行IP文库和Input文库构建，并分析m6A修饰区域的Reads堆叠情况。数据质量可视化、过滤与比对至参考基因组是关键步骤，确保数据质量和准确性。利用软件如samtools、sambamba、picard等，去除低质量比对和重复读取，提高数据质量。

在进行m6A修饰的生信分析时，鉴定m6A修饰区域并检测差异修饰，使用软件如exomePeak、MeTPeak、MeDiff等。注释差异peak，分析其在基因元件上的分布，利用ChIPpeakAnno、ChIPseeker等工具进行可视化和关联基因功能的富集分析。此外，利用HOMER或MEME等软件鉴定peak的motif。

最后，进行与RNA-seq的关联分析，探索m6A修饰与RNA表达之间的关系。通过实践He lab的m6A-seq_analysis_workflow，完成实际案例研究，如发表在2020年11月的文章《LncRNA DILA1抑制Cyclin D1降解并促进乳腺癌对Tamoxifen的耐药性》。

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