Analyse d’expériences multifactorielles de séquençage d’ARN avec DiCoExpress

Summary

DiCoExpress est un outil basé sur un script implémenté dans R pour effectuer une analyse RNA-Seq du contrôle qualité à la co-expression. DiCoExpress gère une conception complète et déséquilibrée jusqu’à 2 facteurs biologiques. Ce tutoriel vidéo guide l’utilisateur à travers les différentes fonctionnalités de DiCoExpress.

Abstract

L’utilisation appropriée de la modélisation statistique dans l’analyse des données NGS nécessite un niveau avancé d’expertise. Il y a eu récemment un consensus croissant sur l’utilisation de modèles linéaires généralisés pour l’analyse différentielle des données RNA-Seq et l’avantage des modèles de mélange pour effectuer une analyse de co-expression. Pour offrir un paramètre géré pour utiliser ces approches de modélisation, nous avons développé DiCoExpress qui fournit un pipeline R standardisé pour effectuer une analyse RNA-Seq. Sans connaissances particulières en statistiques ou en programmation R, les débutants peuvent effectuer une analyse complète RNA-Seq des contrôles qualité à la co-expression en passant par l’analyse différentielle basée sur les contrastes à l’intérieur d’un modèle linéaire généralisé. Une analyse d’enrichissement est proposée à la fois sur les listes des gènes exprimés différentiellement et sur les groupes de gènes co-exprimés. Ce didacticiel vidéo est conçu comme un protocole étape par étape pour aider les utilisateurs à tirer pleinement parti de DiCoExpress et de son potentiel pour permettre l’interprétation biologique d’une expérience RNA-Seq.

Introduction

La technologie de séquençage de l’ARN de nouvelle génération (RNA-Seq) est désormais l’étalon-or de l’analyse du transcriptome¹. Depuis les débuts de la technologie, les efforts combinés des bioinformaticiens et des biostatisticiens ont abouti au développement de nombreuses méthodes abordant toutes les étapes essentielles des analyses transcriptomiques, de la cartographie à la quantification des transcriptions². La plupart des outils dont dispose aujourd’hui le biologiste sont développés dans l’environnement logiciel R pour le calcul statistique et les graphiques³, et de nombreux progiciels pour l....

Protocol

1. DiCoExpress

1. Ouvrez une session R studio et définissez le répertoire sur Template_scripts.
2. Ouvrez le script DiCoExpress_Tutorial.R dans R studio.
3. Chargez les fonctions DiCoExpress dans la session R avec les commandes suivantes:
   > source(« .. /Sources/Load_Functions.R »)
   > Load_Functions()
   > Data_Directory = « .. /données »
   > Results_Directory = « .. /Résultats/ »
4. Chargez les fichiers de données dans la session R avec les commandes suivantes :
   > Project_Name = « Tutoriel »
   > Filtre = NULL
   > Sep="\t »
   > Data_Files = Load_Data_Files(Data_Directory, Project_Name, Filtre, Sep)
5. Divisez l’objet Data_....

Results

Toutes les sorties DiCoExpress sont enregistrées dans le répertoire Tutorial/, lui-même placé dans le répertoire Results/. Nous fournissons ici quelques conseils pour évaluer la qualité globale de l’analyse.

Contrôle qualité
La sortie du contrôle qualité, située dans le répertoire Quality_Control/, est essentielle pour vérifier que les résultats de l’analyse RNA-Seq sont fiables. Le fichier Data_Quality_Control.pdf contient plusieurs graphiques obtenus avec des données brut.......

Discussion

Parce que RNA-Seq est devenu une méthode omniprésente dans les études biologiques, il y a un besoin constant de développer des outils analytiques polyvalents et conviviaux. Une étape critique dans la plupart des flux de travail analytiques consiste souvent à identifier avec confiance les gènes exprimés différemment entre les conditions biologiques et/ou les traitements¹⁵. La production de résultats fiables nécessite une modélisation statistique appropriée, ce qui a motivé le développement de DiCoE.......