RNA-seq數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)主要包括以下幾個(gè)方面：

1. 基因表達(dá)量（Gene Expression Level）：通過(guò)計(jì)算每個(gè)基因在樣本中的相對(duì)表達(dá)量，可以了解不同基因在樣本中的重要性和功能。常用的表達(dá)量指標(biāo)有FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）、TPM（Transcripts Per Million）等。

2. 基因差異表達(dá)（Differentially Expressed Genes）：通過(guò)比較不同樣本或處理?xiàng)l件下的基因表達(dá)量，可以找出表達(dá)量顯著變化的基因。常用的差異表達(dá)分析方法有DESeq2、limma等。

3. 基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)（Coexpression Network）：通過(guò)分析基因之間的共表達(dá)關(guān)系，可以揭示基因的功能和調(diào)控機(jī)制。常用的共表達(dá)分析方法有WGCNA（Weighted Gene Coexpression Network Analysis）等。

4. 基因通路富集分析（Pathway Enrichment Analysis）：通過(guò)分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)與已知生物過(guò)程或分子通路的關(guān)系，可以了解基因在特定生物學(xué)過(guò)程中的作用。常用的通路富集分析方法有GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）等。

5. 基因聚類(lèi)分析（Clustering Analysis）：通過(guò)將基因按照其表達(dá)特征進(jìn)行分組，可以揭示基因的功能和組織特異性。常用的聚類(lèi)分析方法有PCA（Principal Component Analysis）等。

6. 基因相關(guān)性分析（Correlation Analysis）：通過(guò)計(jì)算基因之間的相關(guān)性，可以了解基因間的相互作用和調(diào)控關(guān)系。常用的相關(guān)性分析方法有Pearson相關(guān)系數(shù)、Spearman相關(guān)系數(shù)等。

7. 基因表達(dá)譜相似性分析（Expression Profile Similarity Analysis）：通過(guò)比較不同樣本或處理?xiàng)l件下的基因表達(dá)譜，可以評(píng)估樣本之間的相似性和差異性。常用的表達(dá)譜相似性分析方法有Bhattacharyya距離等。