摘要：微阵列和第二代测序技术的出现彻底改变了分子生物学领域，使研究人员能够以全面且具有成本效益的方式定量评估转录组和表观基因组特征。技术进步将这些测序技术的分辨率推向了单个细胞水平。因此，分子生物学研究的瓶颈已从基准台上转移到随后的OMICS数据分析。尽管大多数方法共享相同的一般策略，但最先进的文献通常集中于数据类型的特定方法，并且已经假定了专家知识。但是，在这里，我们旨在通过描述通用工作流程来提供概念性的洞察力（包括开放的染色质分析）数据分析。从一般框架及其假设开始，使用特定数据类型时需要替代或AD数据分析解决方案的需求变得清晰，因此被引入。因此，我们旨在使具有基本OMICS专业知识的读者加深他们对OMIC数据分析中一般策略和陷阱的概念和统计理解，并促进随后发展到更专业的文献。