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Die RNA-Sequenzierung (RNA-seq) ist eine der am weitesten verbreiteten Technologien in der Transkriptomik, da sie den Zusammenhang zwischen der genetischen Veränderung und komplexen biologischen Prozessen aufdecken kann und einen großen Wert in der Diagnostik, Prognose und Therapeutik von Tumoren hat. Die Differentialanalyse von RNA-seq-Daten ist entscheidend, um aberrante Transkriptionen zu identifizieren, und limma, EdgeR und DESeq2 sind effiziente Werkzeuge für die Differentialanalyse. Die RNA-seq-Differentialanalyse erfordert jedoch bestimmte Fähigkeiten mit der Sprache R und die Fähigkeit, eine geeignete Methode zu wählen, die im Lehrplan der medizinischen Ausbildung fehlt.
Hierin stellen wir das detaillierte Protokoll zur Identifizierung differentiell exprimierter Gene (DEGs) zwischen Cholangiokarzinom (CHOL) und normalem Gewebe durch Limma, DESeq2 bzw. EdgeR zur Verfügung, und die Ergebnisse werden in Vulkandiagrammen und Venn-Diagrammen gezeigt. Die drei Protokolle limma, DESeq2 und EdgeR sind ähnlich, haben aber unterschiedliche Schritte zwischen den Prozessen der Analyse. Beispielsweise wird ein lineares Modell für die Statistik in Limma verwendet, während die negative Binomialverteilung in edgeR und DESeq2 verwendet wird. Darüber hinaus sind die normalisierten RNA-Seq-Zähldaten für EdgeR und Limma notwendig, aber nicht für DESeq2.
Hier stellen wir ein detailliertes Protokoll für drei Differentialanalysemethoden zur Verfügung: limma, EdgeR und DESeq2. Die Ergebnisse der drei Methoden überschneiden sich teilweise. Alle drei Methoden haben ihre eigenen Vorteile, und die Wahl der Methode hängt nur von den Daten ab.