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La secuenciación de ARN (RNA-seq) es una de las tecnologías más utilizadas en transcriptómica, ya que puede revelar la relación entre la alteración genética y los procesos biológicos complejos y tiene un gran valor en el diagnóstico, pronóstico y terapéutica de tumores. El análisis diferencial de los datos de RNA-seq es crucial para identificar transcripciones aberrantes, y limma, EdgeR y DESeq2 son herramientas eficientes para el análisis diferencial. Sin embargo, el análisis diferencial RNA-seq requiere ciertas habilidades con el lenguaje R y la capacidad de elegir un método apropiado, que falta en el currículo de la educación médica.
Aquí, proporcionamos el protocolo detallado para identificar genes expresados diferencialmente (DEG) entre el colangiocarcinoma (CHOL) y los tejidos normales a través de limma, DESeq2 y EdgeR, respectivamente, y los resultados se muestran en gráficos de volcanes y diagramas de Venn. Los tres protocolos de limma, DESeq2 y EdgeR son similares pero tienen diferentes pasos entre los procesos del análisis. Por ejemplo, se utiliza un modelo lineal para la estadística en limma, mientras que la distribución binomial negativa se utiliza en edgeR y DESeq2. Además, los datos de recuento normalizado de RNA-seq son necesarios para EdgeR y limma, pero no son necesarios para DESeq2.
Aquí, proporcionamos un protocolo detallado para tres métodos de análisis diferencial: limma, EdgeR y DESeq2. Los resultados de los tres métodos se superponen en parte. Los tres métodos tienen sus propias ventajas, y la elección del método solo depende de los datos.