Rank-In：芯片、转录组数据综合分析平台

       尽管转录组学技术在过去几十年中发展迅速，但由于芯片和 RNA-seq 之间固有的可变性差异，对混合数据的综合分析仍然具有挑战性。本文提出了 Rank-In （http://www.baddcao.net/rank-in/index.html）来纠正两种技术之间的非生物效应，从而能够自由混合数据以进行整合分析。

网站首页如下，支持上传用户自己的芯片、转录组数据。该网页最终会给出调整后的矩阵、差异基因列表以及聚类结果图。

第一步：上传表达文件

表达文件格式如下，需上传第一行为样本名、第一列为基因名的表达矩阵

转录组数据表达量可以使用FPKM、TPM或TMM；芯片数据使用基因表达强度；如果下载GEO数据，需要对探针注释为基因，然后上传注释后的表达文件。

第二步：上传分组文件

分组文件第一列文样本名，第二列为分组。“1”表示来自正常组织的样本，“2”表示癌症亚型1的样本，“3”表示癌症亚型2的样本，依此类推

第三步：上传附加文件（可以选择性上传）

附加文件中可以包括平台、批次等信息。 例如，在平台列中，“1”表示数据来自 Affymetrix U133 plus2 平台，“2”表示来自安捷伦微阵列芯片的数据，“3”表示来自 Illumina Hiseq 2000 的数据等。

第四步：填写电子邮箱（选填，建议填写）

如果填写邮箱，结果会以邮件形式发送至该邮箱。

第五步：提交

数据文件全部上传后，点击“Submit”进行提交，页面会自动跳转至结果页。也可以根据页面给出的job ID查询结果。

结果页面如下：

总而言之，我们可以使用Rank-In对癌症的芯片和 RNA-seq中的混合数据进行综合转录组学分析。