Name: RNA Dizilimi için Üç Diferansiyel İfade Analizi Yöntemi: limma, EdgeR, DESeq2 (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-09-18T14:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 10 s
Description: Öğrenin RNA dizilimi için limma, EdgeR ve DESeq2 kullanarak diferansiyel ifade analizi yöntemlerini. Bu protokol, yüksek verimli dizileme verilerini analiz etmek isteyen araştırmacılar için kapsamlı bir rehber sunar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Bu çalışma, Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (Grant No. 81860276) ve Ulusal Anahtar Ar-Ge Programının Anahtar Özel Fon Projeleri (Grant No. 2018YFC1003200) tarafından desteklendi.

NOT: R-studio programını açın ve R dosyası "DEGs.R" yükleyin, dosya Ek dosyalardan / Komut Dosyalarından edinilebilir.
1. Verilerin indirilmesi ve önceden işlenmesi
<ol><li>Kanser Genom Atlası'ndan (TCGA) kolanjiokarsinom (CHOL) yüksek verimli dizileme (HTSeq) sayısı verilerini indirin. Bu adım aşağıdaki R kodu ile kolayca elde edilebilir.<ol>
<li>R paketlerini yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın.</li>
		<li>R paketlerini yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. if(!requireNamespace("BiocManager", sessizce=DOĞRU)) + install.packages("BiocManager") BiocManager::install(c("TCGAbiolinks", "SummarizedExperiment"))</li>
		<li>Çalışma dizinini ayarlayın. kütüphane (TCGAbiolinks) library(SummarizedExperiment) setwd("C:/Kullanıcılar/LIUSHIYI/Masaüstü")</li>
		<li>Kanser türünü seçin. kanser <- "TCGA-CHOL"</li>
		<li>Verileri indirmek için "GDCquery.R" dosyasındaki R kodunu çalıştırın. "GDCquery.R" dosyası Tamamlayıcı dosyalardan/Komut Dosyalarından edinilebilir: kaynak("Tamamlayıcı dosyalar/Komut Dosyaları/GDCquery.R") kafa(cnt) ##TCGA-3X-AAVA-01A-11R-A41I-07 ##ENSG00000000003 4262 ##ENSG00000000005 1 ##ENSG00000000419 1254 ##ENSG00000000457 699 ##ENSG00000000460 239 ##ENSG00000000938 334 NOT: Yürütmeden sonra, CHOLHTSeq sayısı verileri indirilir ve satırların topluluk gen kimliklerini ve sütunların örnek kimlikleri temsil ettiği "cnt" olarak adlandırılır. Örnek kimliklerdeki 14-15 numaralarına dikkat edin; 01 ile 09 arasında değişen sayılar tümörleri, 10 ile 19 arasında değişen sayılar ise normal dokuları gösterir.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Topluluk gen kimliklerini gen sembollerine dönüştürün.<ol>
<li>Ek açıklama dosyasını depolama yoluna göre R'ye alın. Ek açıklama dosyası (gencode.v22.annotation.gtf) Tamamlayıcı dosyalardan edinilebilir. gtf_v22 <- rtracklayer::import('Tamamlayıcı dosyalar/gencode.v22.annotation.gtf')</li>
		<li>R kodunu "gtf_v22 çalıştır. Ek dosyalardan/Komut Dosyalarından alınabilen R" dosyası: source("Tamamlayıcı dosyalar/Komut Dosyaları/gtf_v22. R")</li>
		<li>Topluluk gen kimliklerini gen sembollerine dönüştürmek için "ann" işlevini uygulayın. cnt=ann(cnt,gtf_v22)</li>
	</ol>
</li>
	<li>Düşük ekspresyonlu genleri filtreleme<ol>
<li>R paketi "edgeR"ı yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. BiocManager::install("edgeR")</li>
		<li>R paketi "edgeR"ı yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. kitaplık(edgeR)</li>
		<li>En az iki örnekten birinden büyük milyon (BGBM) değerine sahip genleri tutmak için aşağıdaki R kodunu çalıştırın. < satır tutSums(cpm(cnt)>1)>=2 cnt <- as.matrix(cnt[keep,]) NOT: Farklı sıralama derinliklerinin neden olduğu sapmayı ortadan kaldırmak için okuma sayısı yerine milyon başına sayım (BGBM) değeri kullanılır.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. "Limma" ile diferansiyel ekspresyon analizi
<ol><li>R paketi "limma"yı yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. BiocManager::yükle("limma")</li>
	<li>R paketlerini "limma", "edgeR" yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. kütüphane(limma) kitaplık(edgeR)</li>
	<li>Tasarım matrisini oluşturmak için aşağıdaki R kodunu çalıştırın. grup <- substring(colnames(cnt),14,15) # Extract group information grup [grup %in% "01"] <- "Cancer" # set '01' as tumor tissue grup [grup %in% "11"] <- "Normal" # set '11' as normal tissue grup <- factor (group, levels = c("Normal","Cancer"))
	<ol><li>Tasarım matrisini oluşturun. tasarım <- model.matrix (~grup) satır adları(tasarım) <- sütun adları(cnt)</li>
		<li>DGEList nesnesini oluşturun. dge <- DGEList(sayı = cnt, grup = grup)</li>
		<li>Verileri normalleştirin. dge <- calcNormFactors(dge, yöntem = "TMM")</li>
		<li>Limma eğilim yöntemi tabanlı diferansiyel ifade çözümlemesi gerçekleştirmek için aşağıdaki R kodunu çalıştırın. dge ##An "DGEList" sınıfının nesnesi ##$counts ##TCGA-3X-AAVA-01A-11R-A41I-07 ##TSPAN6 4262 ##DPM1 1254 ##SCYL3 699 ##C1orf112 239 ##FGR 334</li>
		<li>BGBM değerini hesaplayın. logdge <- cpm(dge, log=TRUE, prior.count=3)</li>
		<li>Verileri tahmin etmek veya değişkenler arasındaki ilişkiyi çıkarmak için doğrusal bir model sığdırmak için Çalıştır'ı tıklatın. fit <- lmFit (logdge, tasarım)</li>
		<li>Bayesian'a göre T değerini, F değerini ve günlük oranlarını hesaplayın. fit <- eBayes (fit, trend=DOĞRU)</li>
		<li>Sonuç tablosunu ayıklayın. res_limma<- as.data.frame(topTable(sığdırma,n=Inf)) kafa(res_limma) ## logFC AveExpr t P.Value adj. P.Val B ##RP11-252E2.2 -4.899493 -2.488589 -20.88052 2.386656e-25 4.931786e-21 47.28823 ##BX842568,1 -4,347930 -2,595205 -20,14532 1,082759e-24 1,118706e-20 45,83656 ##CTC-537E7.3 -5.154894 -2.143292 -19.59571 3.452354e-24 2.216114e-20 44.72001 ##RP11-468N14.3 -6.532259 -2.029714 -19.49409 4.289807e-24 2.216114e-20 44.51056 ##AP006216,5 -4,507051 -2,670915 -19,25649 7,153356e-24 2,956339e-20 44,01704 ##RP11-669E14.4 -4.107204 -2.828311 -18.93246 1.448209e-23 4.987633e-20 43.33543 #The ifade analizinin sonucu, gen kimliği, log2 kat değişim değeri (logFC), deneydeki genin ortalama log2 ifade düzeyi (AveExpr), değiştirilmiş t istatistiği (t), relavent p değeri (P.Value), yanlış keşif hızı (FDR) düzeltilmiş p değerini (adj) içeren "res_limma" kaydedilir. P.Val) ve farklı ifade edilen genlerin günlük oranları (B) NOT: "edgeR"ın "calcNormFactors()" işlevi, örnek hazırlama veya kitaplık yapımı ve diziliminin neden olduğu etkiyi ortadan kaldırmak için verileri normalleştirmek için kullanılmıştır. Tasarım matrisinin yapımında, deneysel tasarımın (örneğin, doku tipi: normal veya tümör dokuları) matrisin örnek kimlikleriyle eşleşmesi gerekir. limma-trend, sıralama derinliği aynı olan veriler için uygundur, limma-voom ise uygundur: (i) örnek kitaplık boyutu farklı olduğunda; (ii) TMM tarafından normalleştirilmeyen veriler; (iii) verilerde çok fazla "gürültü" vardır. Pozitif logFC, genin deneyde yukarı doğru düzenlendiği anlamına gelirken, negatif sayı genin aşağı regüle edildiği anlamına gelir.</li>
		<li>DEG'leri tanımlayın. res_limma$sig <- as.factor( ifelse(res_limma$adj. P.Val < 0.05 & abs(res_limma$logFC) > 2, ifelse(res_limma$logFC > 2 ,'up','down'),'not')) # 0,05 < adj.p Değeri ve |log2FC| >= 2, DEG'leri tanımlamak için eşiklerdir özet(res_limma$sig) ##down yukarı değil ##1880 ​17341 1443</li>
		<li>Sonuç tablosunu bir dosyaya çıktısını verin. yazma.csv(res_limma, dosya = 'result_limma.csv')</li>
		<li>R paketi "ggplot2"yi yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. install.packages("ggplot2")</li>
		<li>R paketi "ggplot2"yi yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. kitaplık(ggplot2)</li>
		<li>"Volkan"ın R kodunu çalıştır. R" volkan arsa oluşturmak için. "Volkan" dosyası. R" Ek dosyalardan edinilebilir. kaynak("Tamamlayıcı dosyalar/Komut Dosyaları/volkan. R") volkan(res_limma,"logFC","adj. P.Val",2,0.05) NOT: Genler log2FC ve adj-p değerlerine göre farklı pozisyonlara eşlenebilir, yukarı düzenlenmiş DEG'ler kırmızı renklendirilir ve aşağı düzenlenmiş DEG'ler yeşil renklendirilir.</li>
		<li>Volkan arsasını kaydetmek için Dışarı Aktar'ı tıklatın. NOT: Volkan çizimleri farklı formatlarda oluşturulabilir ve indirilebilir (örneğin, pdf, TIFF, PNG, JPEG formatı). Genler log2FC ve adj p değerlerine göre farklı pozisyonlara eşlenebilir, yukarı düzenlenmiş DEG'ler (log2FC > 2, adj p < 0.05) kırmızı renktedir ve aşağı düzenlenmiş DEG'ler (log2FC < -2, adj p < 0.05) yeşil renkte, DEG olmayanlar gri renkte renklendirilir.</li>
	</ol></li>
</ol>3. "edgeR" ile diferansiyel ifade analizi
<ol><li>R paketi "edgeR"ı yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. kitaplık(edgeR)</li>
	<li>Tasarım matrisi oluşturmak için aşağıdaki R kodunu çalıştırın. grup <-alt dize(sütun adları(cnt),14,15) grup [grup %in% "01"] <- "Kanser" grup [grup %in% "11"] <- "Normal" group=faktör(grup, düzey = c("Normal","Kanser")) tasarım <-model.matrix(~grup) satır adları(tasarım) = sütun adları(cnt)</li>
	<li>DGEList nesnesini oluşturmak için Çalıştır'ı tıklatın. dge <- DGEList(counts=cnt)</li>
	<li>Verileri normalleştirin. dge <- calcNormFactors(dge, yöntem = "TMM")</li>
	<li>Gen ifade değerlerinin dağılımını tahmin etmek için Çalıştır'ı tıklatın. dge <- estimateDisp(dge, tasarım, sağlam = T)</li>
	<li>Verileri saymak için modeli sığdırmak için Çalıştır'ı tıklatın. fit <- glmQLFit(dge, tasarım)</li>
	<li>İstatistiksel bir test yap. fit <- glmQLFTest(fit)</li>
	<li>Sonuç tablosunu ayıklayın. Sonuç, günlük katlama değişim değeri, günlük BGBM, F, p değeri ve FDR düzeltilmiş p değerini içeren "res_edgeR" kaydedilir. res_edgeR=as.data.frame(topTags(sığdırma, n=Inf)) kafa(res_edgeR) ## logFC logCPM F PValue FDR ##GCDH -3,299633 5,802700 458.5991 1,441773e-25 2,979280e-21 ##MSMO1 -3,761400 7,521111 407.0416 1,730539e-24 1,787993e-20R ##CL1 -3,829504 5,319641 376.5043 8,652474e-24 5,516791e-20 ##ADI1 -3,533664 8,211281 372.6671 1,067904e-23 5,516791e-20 ##KCNN2 -5,583794 3,504017 358.6525 2,342106e-23 9,679455e-20 ##GLUD1 -3,287447 8,738080 350.0344 3,848408e-23 1,194406e-19 #The sonuç, günlük katlama değişim değeri (logFC), günlük BGBM, F, p değeri ve FDR düzeltilmiş p değerini içeren "res_edgeR" kaydedilir</li>
	<li>DEG'leri tanımlayın. res_edgeR$sig = as.factor( ifelse(res_edgeR$FDR < 0,05 & abs(res_edgeR$logFC) > 2, ifelse(res_edgeR$logFC > 2 ,'yukarı','aşağı'),'değil')) özet(res_edgeR$sig) ##down yukarı değil ##1578 15965 3121</li>
	<li>Sonuç tablosunu bir dosyaya çıktısını verin. yazma.csv(res_edgeR, dosya = 'res_edgeR.csv')</li>
	<li>Volkan arsa oluşturun. volkan(res_edgeR,"logFC","FDR",2,0.05)</li>
	<li>Volkan arsasını kaydetmek için Dışarı Aktar'ı tıklatın.</li>
</ol>4. "DESeq2" ile diferansiyel ifade analizi
<ol><li>R paketleri "DESeq2"yi yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. BiocManager::yükle("DESeq2")</li>
	<li>R paketlerini "DESeq2" yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. kitaplık(DESeq2)</li>
	<li>Gruplandırma faktörünü belirlemek için aşağıdaki R kodunu çalıştırın. grup <-alt dize(sütun adları(cnt),14,15) grup [grup %in% "01"] <- "Kanser" grup [grup %in% "11"] <- "Normal" group=faktör(grup, düzey = c("Normal","Kanser"))</li>
	<li>DESeqDataSet nesnesini oluşturun. dds <-DESeqDataSetFromMatrix (cnt, DataFrame(grup), tasarım = ~grup) Dds ##class: DESeqDataSet ##dim: 20664 45 ##metadata(1): sürüm ##assays(1): sayılar ##rownames(20664): TSPAN6 DPM1 ... RP11-274B21.13 LINC01144 ##rowData adları(0): ##colnames(45): TCGA-3X-AAVA-01A-11R-A41I-07 ... ##colData adları(1): grup</li>
	<li>Analizi gerçekleştirin. dds <- DESeq(dds)</li>
	<li>Sonuç tablosunu oluşturun. res_DESeq2 <- data.frame(sonuçlar(dds)) kafa(res_DESeq2) ## baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj ##TSPAN6 4704.9243 -0,8204515 0,3371667 -2,433370 1,495899e-02 2,760180e-02 ##DPM1 1205.9087 -0,3692497 0,1202418 -3,070894 2,134191e-03 4,838281e-03 ##SCYL3 954.9772 0,2652530 0,2476441 1,071106 2,841218e-01 3,629059e-01 ##C1orf112 277.7756 0,7536911 0,2518929 2,992109 2,770575e-03 6,101584e-03 ##FGR 345.8789 -0,6423198 0,3712729 -1,730047 8,362180e-02 1,266833e-01 ##CFH 27982.3546 -3.8761382 0,5473363 -7,081823 1,422708e-12 1,673241e-11 NOT: Sonuç, normalleştirilmiş okuma sayısı (baseMean), log fold Change değeri (log2FoldChange), log fold değişiklik standart hatası (lfcSE), Wald istatistiği (stat), orijinal p değeri (pvalue) ve düzeltilmiş p değeri (padj) ortalamasını içeren "res_DESeq2" olarak kaydedilir.</li>
	<li>DEG'leri tanımlayın. res_DESeq2$sig = as.factor( ifelse(res_DESeq2$padj < 0,05 & abs(res_DESeq2$log2FoldChange) > 2, ifelse(res_DESeq2$log2FoldChange > 2 ,'yukarı','aşağı'),'değil')) özet(res_DESeq2$sig) ##down yukarı değil ##1616 16110 2938</li>
	<li>Sonuç tablosunu bir dosyaya çıktısını verin. yazma.csv(res_DESeq2, dosya = 'res_DESeq2.csv')</li>
	<li>Volkan arsa oluşturun. volkan(res_DESeq2,"log2FoldChange","padj",2,0.05)</li>
	<li>Volkan arsasını kaydetmek için Dışarı Aktar'ı tıklatın.</li>
</ol>5. Venn diyagramı
<ol><li>R paketini "VennDiagram" yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. install.packages("VennDiagram")</li>
	<li>R paketini "VennDiagram" yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. kütüphane (VennDiagram)</li>
	<li>Düzenlenmiş DEG'lerin Venn diyagramını yapın. grid.newpage() grid.draw(venn.diagram(list(Limma=satır adları(res_ limma[res_limma$sig=="yukarı",]), edgeR=satır adları(res_edgeR[res_edgeR$sig=="yukarı",]), DESeq2=satır adları(res_DESeq2[res_DESeq2$sig== "yukarı",])), NULL,yükseklik = 3,genişlik = 3,birim = "in", col="siyah",lwd=0,3,fill=c("#FF6666","#FFFF00", "#993366"), alpha=c(0,5, 0,5, 0,5),main = "Yukarı düzenlenmiş DEG'ler"))</li>
	<li>Venn diyagramını kaydetmek için Dışarı Aktar'ı tıklatın.</li>
	<li>Aşağı düzenlenmiş DEG'lerin Venn diyagramını yapın. grid.newpage() grid.draw(venn.diagram(list(Limma=satır adları(res_ limma[res_limma$sig=="aşağı",]), edgeR=satır adları(res_edgeR[res_edgeR$sig== "aşağı",]), DESeq2=satır adları(res_DESeq2[res_DESeq2$sig=="aşağı",])), NULL,yükseklik = 3,genişlik = 3,birim = "in", col="siyah",lwd=0,3,fill=c("#FF6666","#FFFF00", "#993366"), alpha=c(0,5, 0,5, 0,5),main = "Aşağı düzenlenmiş DEG'ler"))</li>
	<li>Venn diyagramını kaydetmek için Dışarı Aktar'ı tıklatın.</li>
</ol>

<ol><li>Tambonis, T., Boareto, M., Leite, V. B. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Differential+Expression+Analysis+in+RNA-seq+Data+Using+a+Geometric+Approach%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Computational+Biology%22%5BJournal%5D)">Differential Expression Analysis in RNA-seq Data Using a Geometric Approach.</a> Journal of Computational Biology. 25, 1257-1265 (2018).</li>
<li>Wang, Z., Gerstein, M., Snyder, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RNA-Seq%3A+a+revolutionary+tool+for+transcriptomics%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Reviews.+Genetics%22%5BJournal%5D)">RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics.</a> Nature Reviews. Genetics. 10, 57-63 (2009).</li>
<li>Anders, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Count-based+differential+expression+analysis+of+RNA+sequencing+data+using+R+and+Bioconductor%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Protocols%22%5BJournal%5D)">Count-based differential expression analysis of RNA sequencing data using R and Bioconductor.</a> Nature Protocols. 8, 1765-1786 (2013).</li>
<li>McDermaid, A., Monier, B., Zhao, J., Liu, B., Ma, Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Interpretation+of+differential+gene+expression+results+of+RNA-seq+data%3A+review+and+integration%5BTitle%5D)+AND+%22Briefings+in+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Interpretation of differential gene expression results of RNA-seq data: review and integration.</a> Briefings in Bioinformatics. 20, 2044-2054 (2019).</li>
<li>Costa-Silva, J., Domingues, D., Lopes, F. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RNA-Seq+differential+expression+analysis%3A+An+extended+review+and+a+software+tool%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+One%22%5BJournal%5D)">RNA-Seq differential expression analysis: An extended review and a software tool.</a> PloS One. 12, 0190152(2017).</li>
<li>Law, C. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RNA-seq+analysis+is+easy+as+1-2-3+with+limma%2C+Glimma+and+edgeR%5BTitle%5D)+AND+%22F1000Research%22%5BJournal%5D)">RNA-seq analysis is easy as 1-2-3 with limma, Glimma and edgeR.</a> F1000Research. 5, (2016).</li>
<li>Varet, H., Brillet-Guéguen, L., Coppée, J. Y., Dillies, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SARTools%3A+A+DESeq2-+and+EdgeR-Based+R+Pipeline+for+Comprehensive+Differential+Analysis+of+RNA-Seq+Data%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+One%22%5BJournal%5D)">SARTools: A DESeq2- and EdgeR-Based R Pipeline for Comprehensive Differential Analysis of RNA-Seq Data.</a> PloS One. 11, 0157022(2016).</li>
<li>Ritchie, M. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((limma+powers+differential+expression+analyses+for+RNA-sequencing+and+microarray+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Research%22%5BJournal%5D)">limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies.</a> Nucleic Acids Research. 43, 47(2015).</li>
<li>Robinson, M. D., McCarthy, D. J., Smyth, G. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((edgeR%3A+a+Bioconductor+package+for+differential+expression+analysis+of+digital+gene+expression+data%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">edgeR: a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data.</a> Bioinformatics. 26, Oxford, England. 139-140 (2010).</li>
<li>Love, M. I., Huber, W., Anders, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Moderated+estimation+of+fold+change+and+dispersion+for+RNA-seq+data+with+DESeq2%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biology%22%5BJournal%5D)">Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2.</a> Genome Biology. 15, 550(2014).</li>
<li>Gentleman, R. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bioconductor%3A+open+software+development+for+computational+biology+and+bioinformatics%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biology%22%5BJournal%5D)">Bioconductor: open software development for computational biology and bioinformatics.</a> Genome Biology. 5, 80(2004).</li>
<li>Law, C. W., Chen, Y., Shi, W., Smyth, G. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((voom%3A+Precision+weights+unlock+linear+model+analysis+tools+for+RNA-seq+read+counts%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biology%22%5BJournal%5D)">voom: Precision weights unlock linear model analysis tools for RNA-seq read counts.</a> Genome Biology. 15, 29(2014).</li>
<li>Smyth, G. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Linear+models+and+empirical+bayes+methods+for+assessing+differential+expression+in+microarray+experiments%5BTitle%5D)+AND+%22Statistical+Applications+in+Genetics+and+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">Linear models and empirical bayes methods for assessing differential expression in microarray experiments.</a> Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology. 3, (2004).</li>
<li>Lund, S. P., Nettleton, D., McCarthy, D. J., Smyth, G. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Detecting+differential+expression+in+RNA-sequence+data+using+quasi-likelihood+with+shrunken+dispersion+estimates%5BTitle%5D)+AND+%22Statistical+Applications+in+Genetics+and+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">Detecting differential expression in RNA-sequence data using quasi-likelihood with shrunken dispersion estimates.</a> Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology. 11, (2012).</li>
<li>Reeb, P. D., Steibel, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluating+statistical+analysis+models+for+RNA+sequencing+experiments%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Genetics%22%5BJournal%5D)">Evaluating statistical analysis models for RNA sequencing experiments.</a> Frontiers in Genetics. 4, 178(2013).</li>
<li>Rocke, D. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Excess+False+Positive+Rates+in+Methods+for+Differential+Gene+Expression+Analysis+using+RNA-Seq+Data%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">Excess False Positive Rates in Methods for Differential Gene Expression Analysis using RNA-Seq Data.</a> bioRxiv. , (2015).</li>
<li>Agarwal, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+and+calibration+of+transcriptome+data+from+RNA-Seq+and+tiling+arrays%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+genomics%22%5BJournal%5D)">Comparison and calibration of transcriptome data from RNA-Seq and tiling arrays.</a> BMC genomics. 11, 383(2010).</li>
<li>Leng, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EBSeq%3A+an+empirical+Bayes+hierarchical+model+for+inference+in+RNA-seq+experiments%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">EBSeq: an empirical Bayes hierarchical model for inference in RNA-seq experiments.</a> Bioinformatics. 29, Oxford, England. 1035-1043 (2013).</li>
</ol>

Makale daha önce yayımlanmamıştır ve başka bir yerde yayımlanması düşünülmemektedir. Tüm yazarlar önemli entelektüel içerikler için bu makalenin oluşturulmasına katkıda bulundular ve son makaleyi okudular ve onayladılar. Çıkar çatışması olmadığını ilan ediyoruz.

Kanserlerde bol miktarda sapma transkriptleri RNA-seq diferansiyel analizi ile kolayca tanımlanabilir5. Bununla birlikte, R dili ile belirli beceriler ve uygun yöntemleri seçme kapasitesi gerektirdiğinden, RNA-seq diferansiyel ifade analizinin uygulanması genellikle kısıtlanır. Bu sorunu gidermek için, en bilinen üç yönteme (limma, EdgeR ve DESeq2) ve RNA-seq diferansiyel ifade çözümlemesi uygulamak için öğreticilere ayrıntılı bir giriş sağlıyoruz. Bu, her üç yöntemdeki benzerliklerin ve farklılık...

RNA dizilimi (RNA-seq), transkriptomikte birçok avantajla (örneğin, yüksek veri tekrarlanabilirliği) en yaygın kullanılan teknolojilerden biridir ve karmaşık biyolojik süreçlerin işlevleri ve dinamikleri hakkında anlayışımızı önemli ölçüde artırmıştır1,2. Farklı olarak ifade edilen genler (DEG' ler) olarak da bilinen farklı biyolojik bağlam altında sapma transkriptlerinin tanımlanması, RNA-seq analizinde önemli bir adımdır. RNA-seq, patogenezle ilgili moleküler mekanizmaların ve biyolojik fonksiyonların derinlemesine anlaşılmasını mümkün kılar. Bu nedenle, ayırıcı analiz tümörlerin tanı, prognostik ve terapötikleri için değerli olarak kabul edilmiştir3,4,5. Şu anda, RNA-seq diferansiyel ekspresyon analizi için daha açık kaynaklı R / Biyoiletken paketleri geliştirilmiştir, özellikle limma, DESeq2 ve EdgeR1,6,7. Bununla birlikte, diferansiyel analizi, R dili ile belirli beceriler ve tıp eğitimi müfredatında eksik olan uygun yöntemi seçme yeteneğini gerektirir.
Bu protokolde, Kanser Genom Atlası'ndan (TCGA) çıkarılan kolanjiokarsinom (CHOL) RNA-seq sayım verilerine dayanarak, CHOL ve normal dokular arasındaki DEG'leri tanımlamak için R programı11tarafından en bilinen yöntemlerden üçü (sırasıyla limma8, EdgeR9 ve DESeq210) gerçekleştirilmiştir. Limma, EdgeR ve DESeq2'nin üç protokolü benzerdir, ancak analiz süreçleri arasında farklı adımlara sahiptir. Örneğin, normalleştirilmiş RNA-seq sayısı verileri EdgeR ve limma8,9için gereklidir, DESeq2 ise normalleştirme10yerine verileri düzeltmek için kendi kitaplık tutarsızlıklarını kullanır. Ayrıca, edgeR RNA-seq verileri için özel olarak uygundur, limma ise mikroarraylar ve RNA-seq için kullanılır. Doğrusal bir model limma tarafından DEG'leri değerlendirmek için benimsenmiştir12, edgeR'daki istatistikler ampirik Bayes tahmini, kesin testler, genelleştirilmiş doğrusal modeller ve yarı olasılık testleri9dahil olmak üzere negatif binom dağılımlarına dayanmaktadır.
Özetle, sırasıyla limma, DESeq2 ve EdgeR kullanarak RNA-seq diferansiyel ekspresyon analizinin ayrıntılı protokollerini sağlıyoruz. Bu makaleye atıfta bulunarak, kullanıcılar RNA-seq diferansiyel analizini kolayca gerçekleştirebilir ve verileri için uygun diferansiyel analiz yöntemlerini seçebilirler.

<table><tbody><tr><td>R</td><td></td><td>sürüm 3.6.2</td><td>ücretsiz yazılım</td></tr><tr><td>Rstudio</td><td></td><td></td><td>ücretsiz yazılım</td></tr></tbody></table>

rna dizilimi için Üç diferansiyel İfade analizi yöntemi: limma, edger, deseq2

Three Differential Expression Analysis Methods for RNA Sequencing: limma, EdgeR, DESeq2

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.

Volkan arsası ve Venn diyagramının özellikle kullanıldığı diferansiyel ifade analizinin sonucunu görselleştirmek için çeşitli yaklaşımlar vardır. limma, CHOL ve normal dokular arasında |logFC|≥2 ve adj ile 3323 DEG tespit etti. P.Val &lt;0.05 eşik olarak, aralarında 1880'inIN CHOL dokularında aşağı regüle edildiği ve 1443'ü yukarı regüle edildiği (Şekil 1a). Bu arada edgeR, 1578 aşağı düzenlenmiş DEG'leri ve 3121 yukarı düzenlenmiş DEG'leri tanımladı (Şekil 1b);...

RNA dizilimi için diferansiyel ekspresyon analiz yöntemlerinin ayrıntılı bir protokolü sağlanmıştır: limma, EdgeR, DESeq2.

RNA Dizilimi için Üç Diferansiyel İfade Analizi Yöntemi: limma, EdgeR, DESeq2

RNA sequencing (RNA-seq) is one of the most widely used technologies in transcriptomics as it can reveal the relationship between the genetic alteration ...

RNA dizilimi için üç diferansiyel ifade çözümleme yöntemi:limma, EdgeR ve DESeq2. RStudio programını açın ve R dosyası OLAN DEG'leri yükleyin. Dosya ek dosyalardan edinilebilir. Bir.Data.1.1'in indirilmesi ve önceden işlenmesi. Kanser Genom Atlası'ndan Kolanjiokarsinom'un yüksek verimli dizileme sayısı verilerini indirin. Bu sekme aşağıdaki kodla kolayca elde edilebilir.R paketini yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. R paketini yüklemek için çalıştır'ı tıklatın. Çalışma dizinini ayarlayın.Kanser türünü seçin. Verileri indirmek için GDCquery dosyasından R kodunu çalıştırın. Dosya GDCquery ek dosyalardan / komut dosyalarından edinilebilir.Yürütmeden sonra, Cholangiocarcinoma RNA sıralama sayısı verileri indirilebilir ve satırların topluluk gen kimliklerini ve sütunların sembol kimliklerini temsil ettiği CNT olarak adlandırılabilir. Sembol kimliklerindeki 14 ila 15 numaralarına dikkat edin. Sayılar 01 ila 09 arasında değişmektedir ve 10 ila 19 normal dokuları gösterir.1.2.Topluluk gen kimliklerinin gen sembollerine konuşulması. Ek açıklama dosyasını, depolama yoluna göre R'ye alın. Ek açıklama dosyası ek dosyalardan edinilebilir.GTF v22 dosyasından R kodunu çalıştırın. Ek dosyalardan/ komut dosyalarından edinilebilir. Han"işlevini uygulayın ve topluluk gen kimliklerini gen sembollerine dönüştürmek için.1.3.Düşük ekspresyonlu genleri filtreleyin. Paket edgeR'ı yüklemek için çalıştır'ı tıklatın R paketini yüklemek için çalıştır edgeR"En az iki örnekten birinden daha büyük milyon değer başına sayımlara sahip genleri tutmak için R kodunu takip ederek çalıştırın. İki. Limma aracılığıyla diferansiyel ifade analizi"R paketi limma yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın"R paketi limma yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın"edgeR"Tasarım matrisi oluşturmak için aşağıdaki R kodunu çalıştırın.Grup bilgilerini ayıklayın. Tümör dokusu olarak 01"i ayarlayın. Normal doku olarak 11"i ayarlayın.Tasarım matrisi oluşturun. DGEList nesnesini oluşturun. Verileri normalleştirin.Limma eğilim yöntemi tabanlı diferansiyel ifade çözümlemesi gerçekleştirmek için aşağıdaki R kodunu çalıştırın. BGBM değerini hesaplayın. Verileri tahmin etmek veya değişkenler arasındaki ilişkiyi çıkarmak için doğrusal bir model sığdırmak için Çalıştır'ı tıklatın.Bayesian'a göre T değerini, F değerini ve günlük oranlarını hesaplayın. Sonuçlar tablosunu ayıklayın. Diferansiyel ifade analizinin sonuçları log2 katlama değişim değerini içeren res_limma"'a kaydedilir.Deneydeki genin ortalama log2 ifade düzeyi. Değiştirilmiş T istatistiği, P değeri, yanlış keşif oranı p değerini düzeltti ve farklı şekilde ifade edilen genlerin log-oranları. Farklı olarak ifade edilen genleri tanımlayın.Yani 0,05'ten küçük ayarlanmış P değeri ve ikiden büyük veya ikiye eşit günlük yanlış değişiminin mutlak değeri, farklı olarak ifade edilen genleri taramak için eşiklerdir. Sonuçlar res limma, normal dokularla karşılaştırıldığında, 1.443 genin yukarı regüle edildiğini ve Cholangiocarcinoma dokularında 1.880 genin aşağı regüle edildiğini göstermektedir. Sonuç tablosunu bir dosyaya çıktısını verin.R paketi ggplot2 yüklemek için Çalıştır'ı tıklayın"R paketi ggplot2'yi yüklemek için Çalıştır'ı tıklayın"Volkan arsasını oluşturmak için volkan dosyasından R kodunu çalıştırın ve dosya volkanı ek dosyalardan edinilebilir. Genler log2 kat değişimlerine ve ayarlanmış P değerlerine göre farklı konumlara eşlenebilir. Yani yukarı düzenlenmiş farklı ifade edilen genler kırmızı renktedir.ve aşağı düzenlenmiş diferansially ekspresyon genleri yeşil renklendirilmiştir. Volkan arsasını kaydetmek için export"u tıklayın. Üç. edgeR ile diferansiyel ifade analizi"R paketi edgeR'ı yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın"Tasarım matrisi oluşturmak için aşağıdaki R kodunu çalıştırın.DGEList nesnesini oluşturmak ve verileri normalleştirmek için Çalıştır'ı tıklatın. Gen ifade değerinin dağılımını tahmin etmek için Çalıştır'ı tıklatın. Verileri saymak için modeli sığdırmak için Çalıştır'ı tıklatın.İstatistiksel test yap. Sonuç tablosunu ayıklayın. Sonuç, günlük katlama değişim değerini, logBPM, F, p değerini ve yanlış bulma hızı düzeltilmiş p değerini içeren res edgeR'a kaydedilir.Farklı olarak ifade edilen genleri tanımlayın. Sonuç res edgeR", normal dokularla karşılaştırıldığında, Cholangiocarcinoma dokularında 3.121 genin yukarı regüle edildiğini ve 1.578 genin aşağı regüle edildiğini göstermektedir. Sonuç tablosunu bir dosyaya çıktısını verin.Volkan arsa oluşturun. Volkan arsasını kaydetmek için dışa aktar'ı tıklatın. Dört. DESeq2 aracılığıyla diferansiyel ifade analizi.R paketini yüklemek için Çalıştır DESeq2'yi tıklatın"R paketini yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın DESeq2"Sarkıntılık faktörünü belirlemek için aşağıdaki R kodunu çalıştırın. DESeq2 veri kümesi nesnesini oluşturun. Analiz yapın.Sonuç tablosunu oluşturun. Sonuç, normalleştirilmiş okuma sayısının, log katlama değişim değerinin, log katlama değişim standart okunun, kaynak istatistiği, orijinal P değerinin ve düzeltilen P değerinin ortalamasını içeren res DESeq2'ye kaydedilir. DEG'leri tanımlayın.Res DESeq2 sonucu, normal dokularla karşılaştırıldığında, iki bin dokuz yüz otuz sekiz genin yukarı doğru düzenlendiğini ve Cholangiocarcinoma dokularında bin altı yüz on altı genin aşağı doğru düzenlendiğini göstermektedir. Sonuç tablosunu bir dosyaya çıktısını verin. Volkan arsa oluşturun.Volkan arsasını kaydetmek için dışa aktar'ı tıklatın. Beş. Venn diyagramı. R paketi venn diyagramını yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın.R paketi venn diyagramını yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. Yukarı düzenlenmiş farklılaştırılmış genlerin venn diyagramını yapın. Van diyagramını kaydetmek için dışa aktar'ı tıklatın, Aşağı düzenlenmiş farklı ifade edilen genlerin venn diyagramını yapın.Venn diyagramını kaydetmek için dışa aktar'ı tıklatın. Altı. Temsili sonuçlar. Şekil 1, limma, edgeR ve DESeq2 tarafından elde edilen tüm genlerin volkan arazilerini göstermektedir.Negatif günlük p değeri, günlük katlama değişikliğine karşı çizilir. Kırmızı noktalar yukarı doğru düzenlenmiş farklı olarak ifade edilen genleri, yeşil noktalar ise aşağı regüle edilmiş farklı olarak ifade edilen genleri temsil eder. Limma, cholangiocarcinoma dokularında bin sekiz yüz seksen aşağı düzenlenmiş farklılaştırılmış ve bin dört yüz kırk üç yukarı düzenlenmiş farklı olarak ifade edilen genleri tanımlar.EdgeR, ayrı ayrı ifade edilen bin beş yüz yetmiş sekiz aşağı regüle edilmiş genleri ve üç bin yüz yirmi bir yukarı düzenlenmiş farklı olarak ifade edilen genleri tanımlar. DESeq2, bin altı yüz on altı aşağı düzenlenmiş farklı ifadeli genleri ve iki bin dokuz yüz otuz sekiz yukarı düzenlenmiş farklı olarak ifade edilen genleri tanımlar. Şekil iki, venn diyagramları limma edgeR ve DESeq2'den bölünen sonuçlar arasında çakışma gösterir.Bu üç yöntemin sonuçlarını karşılaştırın, bin dört yüz otuz bir yukarı düzenlenmiş farklı ifade genleri ve bin beş yüz otuz bir aşağı düzenlenmiş farklı olarak ifade edilen genler üst üste binmektedir. Seven.Conclusion. Bu protokolde, R paketleri, limma, edgeR ve DESeq2 kullanarak yüksek bir sayım verisi dizisi için farklı ölçü analizi türlerinin ayrıntılı bir protokolünü sağladık. Üç yöntem, analizleri arasında benzer ve kadrolara sahiptir.Ve sonra bu üç ilaçtan elde ettikleri kısmen üst üste biniyor. Her üç ilacın da kendi avantajları vardır. Ve seçim sadece verilerinizin zamanına bağlıdır.Geçerli verilerim varsa, limma öncelikli olarak verilmelidir, ancak edgeR ve DESeq2'de nesil sıralama verileri tercih edilir.

three-differential-expression-analysis-methods-for-rna-sequencing

Research

JoVE Journal

Cancer Research

Kanser Araştırmaları

Bu protokol ile veya trombin tedavi olmadan insan pulmoner mikrovasküler endotel hücrelerinde profili transcriptomes RNA-seq, güçlü bir nesil DNA dizileme teknolojisi, uygulamak için tam ve ayrıntılı prosedür sunar. Bu protokol, farklı reaktifler veya hastalık durumlarında etkilenen çeşitli hücreleri veya dokulara genellenebilir olduğunu.

RNA-seq Trombin-tedavi içinde Transcriptomes Analizi ve Kontrol İnsan Pulmoner mikrovasküler endotel hücrelerinde

RNA-sıralama ve biyoinformatik analizler fare EMLcells Lin-CD34 + ve Lin-CD34 alt gruplarda anlamlı ve farklı şekilde ifade transkripsiyon faktörleri tanımlamak için kullanılmıştır. Bu transkripsiyon faktörleri kendini sürekli yenileyen Lin-CD34 + ve kısmen farklılaşmış Lin-CD34 hücreleri arasındaki geçiş belirlenmesinde önemli rol oynayabileceğine.

RNA dizileme Analizi ile EML Hematopoetik Öncü Hücreler Self-yenileme ve farklılaşma Düzenlenmesi Anahtar Faktörler belirlenmesi

Gen ekspresyonu, mutasyonlar ve gen füzyonları için seçilen transkriptleri sorgulamak için indekslenmiş cDNA kütüphanelerinin hazırlanmasını, özel problarla hibridizasyon ve yakalama ve veri analizini içeren hedefli RNA dizileme tabanlı bir yöntemi tanımlıyoruz. Hedeflenen RNAseq, seçilen transkriptlerin bir masaüstü sıralayıcıda uygun maliyetli, hızlı bir şekilde değerlendirilmesine izin verir.

RNA Sıralama Deneyi Gen İfade ve Genomik değişiklikleri tanımlamak için hedeflenen

Bu iletişim kuralı Zebra balığı embriyolar, larva, Bütün transcriptome analiz için bir yaklaşım sunar veya hücre sıralanır. RNA izolasyonu, RNASeq veri yolu çözümlemesi ve qRT PCR dayalı doğrulama gen ifade değişiklikleri içerir.

Numune hazırlama ve analiz RNASeq tabanlı gen ifadesi verileri Zebra balığı

Bu iletişim kuralı ChIP-seq, 4sU seq, toplam RNA-seq ve hücre satırları ve Primer hücre için profil oluşturma ribozom Kombinatorik kullanımını açıklar. Transkripsiyon faktörü de novo transkripsiyon, RNA işlenmesi, ciro ve çeviri zamanla, bağlama ve olayların genel gidişatı harekete geçirmek ve/veya hızla değişen hücrelerde görüntüleme izleme değişiklikleri sağlar.

Gerçek zamanlı analiz bağlama, transkripsiyon, çeviri ve ciro hücresel etkinleştirme sırasında küresel olayları görüntülemek üzere transkripsiyon faktörü

Burada sunulan kontak inhibisyonu ile insan primer keratinositlerin in vitro farklılaşması için adım adım bir prosedürdür ve rna-seq analizi ile moleküler düzeyde karakterizasyon uyguluyor.

RNA-Seq Analizi ile İnsan Primer Keratinositlerin In Vitro Farklılaşmasının Karakterizasyonu

Bu yöntem, formalin-sabit parafin gömülü (FFPE) RNA örneklerinden elde edilebilen sıra verilerinin kalitesini ve miktarını artırmaya yönelik adımları açıklar. FFPE-RNA örneklerinin kalitesini daha doğru değerlendirmek, sıralama kitaplıkları hazırlamak ve FFPE-RNA örneklerinden elde edilen verileri analiz etmek için metodolojiyi tanımlıyoruz.

Bozulmuş FFPE-RNA Örneklerinin Dizileştirilmesi ve Analizi için Optimizasyon

DiCoExpress, kalite kontrolünden ko-ekspresyona kadar bir RNA-Seq analizi gerçekleştirmek için R'de uygulanan komut dosyası tabanlı bir araçtır. DiCoExpress, 2 biyolojik faktöre kadar eksiksiz ve dengesiz tasarımı gerçekleştirir. Bu video eğitimi, kullanıcıyı DiCoExpress'in farklı özellikleri boyunca yönlendirir.

DiCoExpress ile Multifaktöriyel RNA-Seq Deneylerinin Analizi

Alternatif ekleme (AS) ve alternatif poliadenilasyon (APA), transkript izoformlarının ve ürünlerinin çeşitliliğini genişletir. Burada, deneysel koşullar arasında değişen AS ve APA'yı tespit etmek ve görselleştirmek için toplu RNA-seq ve 3' uç dizileme testlerini analiz etmek için biyoinformatik protokolleri açıklıyoruz.

RNA-seq Verilerinde Alternatif Ekleme ve Poliadenilasyonun Tanımlanması

Mevcut çalışma, bir toplu RNA dizileme deneyinden vaka ve kontrol örneklerini karşılaştırarak oluşturulan hücre içi sinyal yollarının profiline dayalı olarak terapötik hedefleri tahmin eden ve önceliklendiren bir R betiği olan Pathway2Targets algoritmasını çalıştırmak için bir protokolü açıklamaktadır.

Aşağı Akış Yolu Zenginleştirme Analizi ve Hedef Önceliklendirme Gerçekleştirmek için İnsan Diferansiyel Olarak İfade Edilen Gen Listelerini Kullanma

Bu protokol, sınırlı biyoinformatik deneyimine sahip ıslak laboratuvar biyologları için RNA-seq deneyleri için ilk kalite kontrolüne izin verir.

Rup (RNA-seq Kullanılabilirlik Değerlendirme Hattı) - Ökaryotlarda Toplu RNA-seq Deneyleri için Kalite Kontrol

Öğrenin RNA dizilimi için limma, EdgeR ve DESeq2 kullanarak diferansiyel ifade analizi yöntemlerini. Bu protokol, yüksek verimli dizileme verilerini analiz etmek isteyen araştırmacılar için kapsamlı bir rehber sunar.

RNA Dizilimi için Üç Diferansiyel İfade Analizi Yöntemi: limma, EdgeR, DESeq2

Daha fazla video keşfet