$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
RNA dizilimi (RNA-seq), genetik değişim ve karmaşık biyolojik süreçler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarabildiği ve tümörlerin tanı, prognostik ve terapötiklerinde büyük değere sahip olduğu için transkriptomikte en yaygın kullanılan teknolojilerden biridir. RNA-seq verilerinin diferansiyel analizi anormal transkripsiyonları tanımlamak için çok önemlidir ve limma, EdgeR ve DESeq2 diferansiyel analiz için etkili araçlardır. Bununla birlikte, RNA-seq diferansiyel analizi, tıp eğitimi müfredatında eksik olan R dili ve uygun bir yöntem seçme yeteneği ile belirli beceriler gerektirir.
Burada, sırasıyla limma, DESeq2 ve EdgeR aracılığıyla kolanjiokarsinom (CHOL) ve normal dokular arasında farklı olarak ifade edilen genleri (DEG' ler) tanımlamak için ayrıntılı protokol sunuyoruz ve sonuçlar volkan arazilerinde ve Venn diyagramlarında gösteriliyor. Limma, DESeq2 ve EdgeR'ın üç protokolü benzerdir, ancak analiz süreçleri arasında farklı adımlara sahiptir. Örneğin, doğrusal bir model limma istatistikleri için kullanılırken, negatif binom dağılımı edgeR ve DESeq2'de kullanılır. Ayrıca, normalleştirilmiş RNA-seq sayısı verileri EdgeR ve limma için gereklidir, ancak DESeq2 için gerekli değildir.
Burada, üç diferansiyel analiz yöntemi için ayrıntılı bir protokol sunuyoruz: limma, EdgeR ve DESeq2. Üç yöntemin sonuçları kısmen çakışıyor. Her üç yöntemin de kendi avantajları vardır ve yöntem seçimi yalnızca verilere bağlıdır.