$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Next generation sequencing (NGS) tecnologie hanno rivoluzionato la natura della ricerca biologica. Di questi, RNA Sequencing (RNA-Seq) è emersa come un potente strumento per l'analisi di espressione genica e la mappatura del trascrittoma. Tuttavia, la manipolazione serie di dati di RNA-Seq richiede sofisticate competenze computazionali e pone sfide insite per i ricercatori di biologia. Questo collo di bottiglia è stato mitigato dal progetto open access Galaxy che permette agli utenti senza competenze di bioinformatica per l'analisi dei dati di RNA-Seq, e la base di dati per l'annotazione, la visualizzazione e integrato Discovery (David), un Gene Ontology (GO) Suite analisi termine che aiuta derivare significato biologico da grandi insiemi di dati. Tuttavia, per gli utenti prima volta e dilettanti bioinformatica, auto-apprendimento e la familiarizzazione con queste piattaforme può richiedere molto tempo e scoraggiante. Descriviamo un flusso di lavoro semplice che vi aiuterà a C. elegans ai ricercatori di isolare l'RNA a vite senza fine, condurre un esperimento di RNA-Seqe analizzare i dati utilizzando piattaforme Galaxy e David. Questo protocollo fornisce istruzioni graduali per l'utilizzo dei vari moduli Galaxy per l'accesso ai dati grezzi NGS, alcun controllo di qualità, l'allineamento e analisi differenziale espressione genica, guidando l'utente con i parametri ad ogni passo di generare un elenco gene che può essere proiettato per l'arricchimento di classi di geni o processi biologici con David. Nel complesso, prevediamo che questo articolo vi fornirà le informazioni di C. elegans ricercatori che effettuano esperimenti di RNA-Seq per la prima volta così come gli utenti che eseguono frequenti un piccolo numero di campioni.