在数据分析页面点击“差异基因（无重复）”工具，分析方法选gfold，分组方案为样本，然后设置对照组和处理组，点击开始分析。

点击提交任务以后，可以去任务栏查看分析进展，待分析完成以后可查看结果

点击查看，可进入结果页面，查看差异分析结果表格与图片，也可以根据自己喜好对图片进行个性化调整

点击差异结果表格右下角开始分析可以对差异基因进一步分析，例如富集分析，蛋白互作等等。详情见后续工具介绍~

软件和版本

gfold V1.1.4

分析参数

默认分析参数，筛选阈值GFOLD绝对值大于等于0.01，可自己在分析参数和结果页面进行设置

参考文献：

Jianxing Feng, Clifford A. Meyer, Qian Wang, Jun S. Liu, X. Shirley Liu, Yong Zhang, GFOLD: a generalized fold change for ranking differentially expressed genes from RNA-seq data, Bioinformatics, Volume 28, Issue 21, November 2012, Pages 2782–2788, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts515

引用方式

Method
XXX(分析名称) analysis were performed by using xxx(工具名称) tools in EAnalyse (https://bulk.eanalyse.cn/), a comprehensive web service for biomedical data analysis and visualization.
Acknowledgement
We thank Chengdu Eanalyse Biotechnology Co., Ltd. for developing EAnalyse platform (https://bulk.eanalyse.cn/) and providing technical assistance and valuable tools for data analysis and visualization.

平台特色：

用户友好的界面： 我们的平台以直观、易用的用户界面为特色，无需复杂的程序学习，即可轻松上传、处理和分析RNASeq数据。这使得研究人员能够更专注于实验结果的解释和生物学问题的深入探讨。

高效的数据处理： 平台支持快速、高效的数据处理和分析流程。通过优化算法和并行计算，我们确保在最短的时间内完成庞大的RNASeq数据集的分析，提高研究效率。

多样的分析工具： 我们整合了丰富的分析工具，涵盖差异表达分析、功能富集分析、通路分析等多个方面。用户可以根据实验设计和科研目标选择合适的分析模块，获得全面而深入的结果。

定制化报告输出： 平台提供灵活的结果呈现方式，用户可以根据需要生成定制化的分析报告。这不仅方便了研究人员将结果分享给同事和合作伙伴，还有助于学术论文的撰写和发表。

数据安全与隐私： 我们致力于保护用户数据的安全与隐私，采取了一系列严格的安全措施，确保用户上传的RNASeq数据得到充分的保护。

应用领域：

该平台广泛适用于生命科学、医学研究、药物开发等领域。无论是基础研究还是临床研究，易分析RNASeq数据分析平台都能为用户提供有力的支持。

写在最后

易分析RNASeq数据分析平台的推出标志着我们在生物信息学领域的不懈努力。我们期待通过这一平台，为科研人员提供更加便捷、高效的RNASeq数据分析解决方案，共同推动基因组学研究的进步。感谢科研人员的信任与支持，让我们携手探索基因之谜，迎接生命科学的新篇章！