Анализ многофакторных экспериментов с РНК-Seq с помощью DiCoExpress
29 июля 2022 г.
DiCoExpress - это инструмент на основе скриптов, реализованный в R для выполнения анализа RNA-Seq от контроля качества до совместной экспрессии. DiCoExpress обрабатывает полный и несбалансированный дизайн до 2 биологических факторов. Этот видеоурок проведет пользователя через различные функции DiCoExpress.
DiCoExpress обеспечивает полный аористический анализ от контроля качества до совместного выражения. Выполняет дифференциальный анализ на основе контрастов внутри обобщенной линейной модели. Кроме того, он также может выполнять анализ обогащения по списку дифференциально экспрессированных генов и коэкспрессированных кластеров генов.
Основным преимуществом DiCoExpress является то, что его могут использовать такие же люди, как я, без каких-либо специальных знаний в области статистики или эфирного программирования. Это действительно помогает пользователю, не являющемуся специалистом, написать контраст, необходимый для дифференциального анализа экспрессии генов. Он также предоставляет графические выходные данные, иллюстрирующие результаты, готовые к публикации.
DiCoExpress не является инструментом, предназначенным для планирования. Он может быть использован для любого организма до тех пор, пока экспериментальный дизайн дополнен до двух биологических факторов. Кроме того, возможна конструкция мембраны с неравным количеством реплик между условиями.
Новичок должен обладать предварительными знаниями в R.Вы должны знать, как использовать функцию и определять обязательные и необязательные аргументы. Тогда критическим шагом является правильное предоставление файлов, содержащих экспериментальный дизайн. Для начала откройте сеанс R studio.
Задайте в каталоге шаблонные скрипты и откройте скрипт DCoExpress tutorial dot R. Загрузите функции DiCoExpress в сеанс R. Затем загрузите файлы данных в сеансе R и разделите файлы объектных данных на несколько объектов для удобного управления файлами.
Затем выберите стратегию среди условий NB или реплик NB и порог для фильтрации генов с низкой экспрессией. Укажите цвета группы и выберите метод нормализации. Затем выполните контроль качества.
Если данные сопряжены в соответствии с состоянием реплицируемого фактора, реплицируется как true, в противном случае — как false. Назначьте взаимодействие как истинное, чтобы рассмотреть взаимодействие между двумя биологическими факторами. В противном случае присвойте значение false, затем укажите статистическую модель и определите пороговое значение частоты ложного обнаружения.
Выполнение дифференциального анализа с последующим установлением порога для анализа обогащения и выполнением анализа обогащения дифференциально экспрессированных списков генов. Выберите списки DEG для сравнения. Укажите имя для сравнения списка и используйте то же имя для каталога, в котором будут сохранены выходные файлы.
Задайте для операции параметра объединение или пересечение, чтобы указать действие, которое должно быть выполнено в списках DEG, и сравните списки. Проводят анализ коэкспрессии с последующим проведением анализа обогащения кластеров коэкспрессии. И, наконец, сгенерируйте два лог-файла, содержащих всю необходимую информацию для воспроизведения анализа.
Общие нормализованные подсчеты на выборку должны быть одинаковыми при сравнении как внутри, так и между условиями. Нормализованные показатели экспрессии генов демонстрировали аналогичную медиану и дисперсию, как во внутренних, так и в интер-условиях. Для выявления потенциальных базовых структур данных были сгенерированы графики PCA.
Было отмечено четкое различие между методами лечения и кластеризация отсутствовала, что указывает на набор данных хорошего качества. Необработанные гистограммы pvalue были построены для оценки качества моделирования. Распределение необработанных значений было равномерным, с пиком в левой конечной части распределения, как и ожидалось.
Отсутствие пика на правой конечной стороне указывает на то, что статистическое моделирование кажется правильным. Был построен профиль экспрессии гена CIG62301.1 в каждом генотипе и состоянии. А также количество дифференциально экспрессированных генов вверх и вниз, также были построены для каждого тестируемого контраста.
Анализ совместной экспрессии проводился на объединении пяти списков DEG. Идентифицированный, напротив, ищет вариации ответа на лечение между генотипом один или два против других. Совместно экспрессированные гены для каждого идентифицированного кластера были напечатаны в отдельных текстовых файлах, и был построен профиль экспрессии генов.
С помощью DiCoExpress биологи получат анализ экспрессии генов, который является статистически обоснованным. Следующий шаг — сделать биологический смысл из этих результатов.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
DiCoExpress — это скриптовый инструмент, реализованный на языке R для анализа RNA-Seq, охватывающий контроль качества до соизмеримой экспрессии. Он разработан для пользователей без обширных статистических знаний, делая его доступным для неспециалистов.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Анализ RNA-Seq
- Экспрессия генов
- Статистическое моделирование
Фон
- DiCoExpress выполняет дифференциальный анализ с использованием обобщенных линейных моделей.
- Он поддерживает как полные, так и несбалансированные дизайны с до двумя биологическими факторами.
- Инструмент также облегчает анализ обогащения дифференциально экспрессированных генов.
- Графические выходные данные предоставляются для удобства интерпретации и готовности к публикации.
Цель исследования
- Обеспечить анализ RNA-Seq от контроля качества до соизмеримой экспрессии.
- Помочь пользователям с ограниченными статистическими знаниями в проведении дифференциального анализа экспрессии генов.
- Предоставить удобный интерфейс для создания необходимых контрастов.
Используемые методы
- Скриптовый инструмент, реализованный на языке R.
- Контроль качества данных RNA-Seq.
- Дифференциальный анализ на основе контрастов в обобщенной линейной модели.
- Анализ обогащения дифференциально экспрессированных генов.
Основные результаты
- DiCoExpress позволяет проводить комплексный анализ RNA-Seq.
- Он предоставляет графические выходные данные, готовые к публикации.
- Инструмент доступен для неспециалистов, что повышает его удобство использования.
- Он эффективно обрабатывает различные экспериментальные дизайны.
Выводы
- DiCoExpress является ценным инструментом для анализа RNA-Seq.
- Он демократизирует доступ к сложным статистическим анализам.
- Удобный пользовательский интерфейс инструмента способствует более широкому использованию в исследованиях.
Часто задаваемые вопросы
Executive Industry Relevance
Multifactorial RNA-Seq experiments require robust statistical modeling to ensure reliable target validation and mechanistic de-risking in early discovery. DiCoExpress standardizes the analysis pipeline, enabling reproducible differential and co-expression analyses without advanced statistical expertise. This capability supports predictive confidence and portfolio triage at critical discovery inflection points.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables hypothesis-driven interrogation of gene expression changes across multiple biological factors.
- Supports functional target validation by quantifying differential expression with generalized linear models.
- Facilitates mechanistic de-risking through co-expression and enrichment analyses.
- Provides standardized outputs for portfolio-level decision making.
Screening & Assay Development
- Prepares validated gene expression datasets for downstream screening workflows.
- Delivers reproducible, quantitative outputs suitable for assay standardization.
- Enables scalable analysis across diverse experimental designs and organisms.
- Supports reliable compound evaluation by clarifying gene expression responses.
Translational & Preclinical Research
- Aligns gene expression signatures with disease-relevant pathways when supported by enrichment analysis.
- Maintains continuity from discovery through preclinical validation by standardizing data interpretation.
- Reduces translational risk by providing statistically sound gene lists and clusters.
- Enables risk-adjusted advancement decisions based on robust data outputs.
Pipeline & Workflow Integration
DiCoExpress integrates from early discovery through lead identification, supporting hypothesis testing, pathway clarification, and biological de-risking in RNA-Seq workflows.
- Discovery Biology: Facilitates null hypothesis testing and pathway analysis using generalized linear models and co-expression clustering.
- Screening: Provides reproducible, quantitative gene expression outputs for assay readiness and comparison.
- Analytics: Delivers statistical readouts, PCA plots, and enrichment results to support cross-condition analyses.
- Translational Research: Connects differential and co-expression results to potential biomarker discovery when enrichment is performed.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, standardized R pipeline adaptable to various organisms and experimental designs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in gene expression studies.
- Operational Value: Standardizes RNA-Seq analysis, ensuring reproducibility and scalability across teams.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by providing robust, interpretable outputs.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of discovery programs.
Implementation Considerations
- Requires basic R proficiency for script execution and file management.
- Needs access to RStudio and the DiCoExpress package for full functionality.
- Demands accurate experimental design files and data formatting for valid analysis.
- Supports up to two biological factors and accommodates unbalanced replicate numbers.
- Relies on user-defined thresholds for filtering, normalization, and statistical significance.
