आरएनए अनुक्रमण के लिए तीन अंतर अभिव्यक्ति विश्लेषण विधियां: लिम्मा, एजर, डीसेक्यू2

आरएनए अनुक्रमण (आरएनए-एसईक्यू) ट्रांसक्रिप्टोमिक्स में सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रौद्योगिकियों में से एक है क्योंकि यह आनुवंशिक परिवर्तन और जटिल जैविक प्रक्रियाओं के बीच संबंध प्रकट कर सकता है और ट्यूमर के निदान, शकुन और चिकित्सीय में महान मूल्य है। आरएनए-एसईक्यू डेटा का अंतर विश्लेषण गुमराह प्रतिलेखन की पहचान करने के लिए महत्वपूर्ण है, और लिम्मा, एजर और डीसेक्यू 2 अंतर विश्लेषण के लिए कुशल उपकरण हैं। हालांकि, आरएनए-एसईक्यू अंतर विश्लेषण के लिए आर भाषा के साथ कुछ कौशल और एक उपयुक्त विधि चुनने की क्षमता की आवश्यकता होती है, जो चिकित्सा शिक्षा के पाठ्यक्रम में कमी है।

इसके साथ ही, हम क्रमशः लिम्मा, डीसेक्यू2 और एजर के माध्यम से कोलंगियोकार्सिनोमा (चोल) और सामान्य ऊतकों के बीच अंतर व्यक्त जीन (डीईजी) की पहचान करने के लिए विस्तृत प्रोटोकॉल प्रदान करते हैं, और परिणाम ज्वालामुखी भूखंडों और वेन आरेखों में दिखाए जाते हैं। लिम्मा, DESeq2 और EdgeR के तीन प्रोटोकॉल समान हैं, लेकिन विश्लेषण की प्रक्रियाओं के बीच अलग-अलग कदम हैं। उदाहरण के लिए, लिम्मा में आंकड़ों के लिए एक रैखिक मॉडल का उपयोग किया जाता है, जबकि नकारात्मक बिनोमियल वितरण का उपयोग एजर और डीसेक्यू 2 में किया जाता है। इसके अतिरिक्त, एडजर और लिम्मा के लिए सामान्यीकृत आरएनए-सेक्यू काउंट डेटा आवश्यक है लेकिन डीसेक्यू2 के लिए आवश्यक नहीं है।

यहां, हम तीन अंतर विश्लेषण विधियों के लिए एक विस्तृत प्रोटोकॉल प्रदान करते हैं: लिम्मा, एजर और डीसेक्यू 2। तीन तरीकों के परिणाम आंशिक रूप से ओवरलैपिंग हैं। सभी तीन तरीकों के अपने फायदे हैं, और विधि का चुनाव केवल डेटा पर निर्भर करता है।