$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Секвенирование РНК (RNA-seq) является одной из наиболее широко используемых технологий в транскриптомике, поскольку оно может выявить связь между генетическим изменением и сложными биологическими процессами и имеет большое значение в диагностике, прогностике и терапии опухолей. Дифференциальный анализ данных RNA-seq имеет решающее значение для выявления аберрантных транскрипций, а limma, EdgeR и DESeq2 являются эффективными инструментами для дифференциального анализа. Однако дифференциальный анализ RNA-seq требует определенных навыков владения языком R и умения выбирать соответствующий метод, чего не хватает в учебной программе медицинского образования.
Здесь мы предоставляем подробный протокол для идентификации дифференциально экспрессированных генов (DEG) между холангиокарциномой (CHOL) и нормальными тканями через limma, DESeq2 и EdgeR, соответственно, и результаты показаны на графиках вулканов и диаграммах Венна. Три протокола limma, DESeq2 и EdgeR похожи, но имеют разные этапы среди процессов анализа. Например, линейная модель используется для статистики в лимме, в то время как отрицательное биномиальное распределение используется в edgeR и DESeq2. Кроме того, нормализованные данные о количестве РНК-seq необходимы для EdgeR и limma, но не нужны для DESeq2.
Здесь мы предоставляем подробный протокол для трех методов дифференциального анализа: limma, EdgeR и DESeq2. Результаты применения трех методов частично перекрываются. Все три метода имеют свои преимущества, и выбор метода зависит только от данных.