读取测序峰图(Base calling)    通过分析测序峰图文件，读取DNA碱基序列信息以及各个碱基的测序质量得分。

测序错误校正(Sequencing error correction)    SAGE标签只有10-20bp, 对于测序错误比较敏感，因此需要基于统计学模型对测序错误进行最大程度的修正。

差异表达分析(DEG analysis)   差异表达分析是高通量表达谱数据的基本分析手段之一，不同方法适用于不同的数据，常用的方法有limma，SAM，T-test ，Fisher’s exact test等。

聚类分析    聚类分析可用来做疾病亚型分型(sub-classification)，可用于检测样本群体分布情况，发现表达相关基因群等。常用的聚类方法有层次聚类(hierarchical cluster)，K-means，自组织映射（SOM）。

标签的基因注释(Gene annotation)    大部分SAGE标签跟基因序列是一一对应的关系

基因集富集分析 (Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)    富集分析是基于统计学检验的case/control高通量分析方法，可用于揭示生物学样本（case相对于control）中被显著激活或显著抑制的功能。与翔自主开发研制了不同的功能分析数据库，可以提供对GO、KEGG、BioCarta、疾病相关基因、肿瘤相关基因、转录因子结合位点等功能的富集分析。