4.3 Drylab 团队的一些建议

生物信息学分析可能会迅速变得复杂，因为工作流程的每个阶段中不同的数据集都需要不同的工具。

无论您是从原始数据开始，还是已经拥有处理过的对象，选择正确的分析路径都将带来截然不同的结果。

Drylab 团队的一些建议：

1. 明确科学目标。

2. 提供输入数据和实验设计

• 上传或指向数据。
• 指定样本 ID、处理条件、生物学重复、物种/基因组版本、
测序技术以及主要比较组。

3. 使用 "@" 召唤工具。

在聊天输入框中输入 @，即可打开一个选择器，显示各种工具、数据集和工作流程。继续输入名称可进行过滤，精确选择您所需的项。

这有助于 Drylab 从一开始就锁定正确的上下文，为您提供更快、更准确的输出结果。

4. 要求进行初步检查

• 示例："检查文件，报告其结构和质量，并提出分析计划。"
• 这可以在进行高昂的计算之前，及时发现缺失的元数据、格式错误的文件以及实验设计问题。

5. 明确具体判定标准

• 标明关键的阈值：例如 FDR < 0.05, |log2FC| ≥ 1, 线粒体过滤比例、参考基因组或批次效应校正策略。
• 如果您没有特定偏好，可以让 Drylab 推荐默认参数并予以解释。

6. 确认多阶段工作计划

• 典型流程：
• 数据验证/质控 (QC)
• 预处理和归一化/标准化
• 核心分析（如聚类、差异表达分析 DE、变异检测）
• 功能富集与通路解析
• 绘制图表、生成表格并保存可重复的输出结果