Name: three differential expression analysis methods for rna sequencing: limma, edger, deseq2
Uploaded: 2021-09-18T14:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Three Differential Expression Analysis Methods for RNA Sequencing: limma, EdgeR, DESeq2 at JoVE.com

Dette arbejde blev støttet af National Natural Science Foundation of China (Grant No. 81860276) og Key Special Fund Projects of National Key R&D Program (Grant No. 2018YFC1003200).

BEMÆRK: Åbn R-studiet program og indlæse R-fil "DEGs.R", kan filen hentes fra supplerende filer / scripts.
1. Download og forbehandling af data
<ol><li>Download de høje gennemløb sekventering (HTSeq) tælle data af cholangiocarcinoma (CHOL) fra The Cancer Genome Atlas (TCGA). Dette trin kan nemt opnås ved hjælp af følgende R-kode.<ol>
<li>Klik på Kør for at installere R-pakker.</li>
		<li>Klik på Kør for at indlæse R-pakker. if(!requireNamesp...

<ol>
	<li>Tambonis, T., Boareto, M., Leite, V. B. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+Expression+Analysis+in+RNA-seq+Data+Using+a+Geometric+Approach.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=RNA-Seq:+a+revolutionary+tool+for+transcriptomics.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Count-based+differential+expression+analysis+of+RNA+sequencing+data+using+R+and+Bioconductor.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interpretation+of+differential+gene+expression+results+of+RNA-seq+data:+review+and+integration.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=RNA-Seq+differential+expression+analysis:+An+extended+review+and+a+software+tool.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=RNA-seq+analysis+is+easy+as+1-2-3+with+limma,+Glimma+and+edgeR.">RNA-seq analysis is easy as 1-2-3 with limma, Glimma and edgeR.</a> F1000Research. 5, (2016).</li><li>Varet, H., Brillet-Gu&#233;guen, L., Copp&#233;e, J. Y., Dillies, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SARTools:+A+DESeq2-+and+EdgeR-Based+R+Pipeline+for+Comprehensive+Differential+Analysis+of+RNA-Seq+Data.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=limma+powers+differential+expression+analyses+for+RNA-sequencing+and+microarray+studies.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=edgeR:+a+Bioconductor+package+for+differential+expression+analysis+of+digital+gene+expression+data.">edgeR: a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data.</a> Bioinformatics. 26, 139-140 (2010).</li><li>Love, M. I., Huber, W., Anders, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Moderated+estimation+of+fold+change+and+dispersion+for+RNA-seq+data+with+DESeq2.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bioconductor:+open+software+development+for+computational+biology+and+bioinformatics.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=voom:+Precision+weights+unlock+linear+model+analysis+tools+for+RNA-seq+read+counts.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Linear+models+and+empirical+bayes+methods+for+assessing+differential+expression+in+microarray+experiments.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detecting+differential+expression+in+RNA-sequence+data+using+quasi-likelihood+with+shrunken+dispersion+estimates.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluating+statistical+analysis+models+for+RNA+sequencing+experiments.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Excess+False+Positive+Rates+in+Methods+for+Differential+Gene+Expression+Analysis+using+RNA-Seq+Data.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+and+calibration+of+transcriptome+data+from+RNA-Seq+and+tiling+arrays.">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/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EBSeq:+an+empirical+Bayes+hierarchical+model+for+inference+in+RNA-seq+experiments.">EBSeq: an empirical Bayes hierarchical model for inference in RNA-seq experiments.</a> Bioinformatics. 29, 1035-1043 (2013).</li></ol>

Rigelige aberrate udskrifter i kræft kan let identificeres ved RNA-seq differentialanalyse5. Anvendelsen af RNA-seq differentialudtryksanalyse er imidlertid ofte begrænset, da det kræver visse færdigheder med R-sprog og evnen til at vælge passende metoder. For at løse dette problem giver vi en detaljeret introduktion til de tre mest kendte metoder (limma, EdgeR og DESeq2) og tutorials til anvendelse af RNA-seq differentialudtryksanalysen. Dette vil lette forståelsen af ligheder og forskelle...

RNA-sekventering (RNA-seq) er en af de mest anvendte teknologier i transcriptomics med mange fordele (f.eks. høj datagen reproducerbarhed) og har dramatisk øget vores forståelse af funktionerne og dynamikken i komplekse biologiske processer1,2. Identifikation af aberrate udskrifter under forskellige biologiske sammenhænge, som også er kendt som differentieret udtrykte gener (DEGs), er et vigtigt skridt i RNA-seq analyse. RNA-seq gør det muligt at få en dyb forståelse af patogeneserelaterede molekylære mekanismer og biologiske funktioner. Derfor er differentialanalyse blevet betragtet som værdifuld for diagnostik, prognostik og terapi af tumorer3,4,5. I øjeblikket er der udviklet flere open source R/Bioconductor-pakker til RNA-seq differentialudtryksanalyse, især limma, DESeq2 og EdgeR1,6,7. Differentialanalyse kræver imidlertid visse færdigheder med R-sprog og evnen til at vælge den rigtige metode, som mangler i læseplanen for medicinsk uddannelse.
I denne protokol, baseret på cholangiocarcinoma (CHOL) RNA-seq tælle data udvundet fra The Cancer Genome Atlas (TCGA), tre af de mest kendte metoder (limma8, EdgeR9 og DESeq210) blev udført, henholdsvis af R-program11 til at identificere DEGs mellem CHOL og normale væv. De tre protokoller af limma, EdgeR og DESeq2 er ens, men har forskellige trin blandt analyseprocesserne. De normaliserede RNA-seq-optællingsdata erf.eks. Desuden er edgeR specielt velegnet til RNA-seq data, mens limmaen bruges til mikroarrays og RNA-seq. En lineær model vedtages af limma for at vurdere DEGs12, mens statistikkerne i edgeR er baseret på de negative binomialfordelinger, herunder empirisk Bayes-skøn, nøjagtige tests, generaliserede lineære modeller og kvasi-sandsynlighedstest9.
Sammenfattende leverer vi de detaljerede protokoller for RNA-seq differentialudtryksanalyse ved hjælp af henholdsvis limma, DESeq2 og EdgeR. Ved at henvise til denne artikel kan brugerne nemt udføre RNA-seq differentialanalysen og vælge passende differentialanalysemetoder til deres data.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>R</td>
			<td></td>
			<td>version 3.6.2</td>
			<td>free software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Rstudio</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>free software</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

three differential expression analysis methods for rna sequencing: limma, edger, deseq2

RNA sekventering (RNA-seq) er en af de mest anvendte teknologier i transcriptomics, da det kan afsløre forholdet mellem den genetiske ændring og komplekse biologiske processer og har stor værdi i diagnostik, prognostikere og terapi af tumorer. Differentieret analyse af RNA-seq-data er afgørende for at identificere afvigende transskriptioner, og limma, EdgeR og DESeq2 er effektive værktøjer til differentialanalyse. RNA-seq differentialanalyse kræver dog visse færdigheder med R-sprog og evnen til at vælge en passende metode, som mangler i læseplanen for medicinsk uddannelse.
Heri leverer vi den detaljerede protokol til at identificere differentierede udtrykte gener (DEGs) mellem cholangiocarcinoma (CHOL) og normale væv gennem limma, DESeq2 og EdgeR, og resultaterne er vist i vulkanplot og Venn-diagrammer. De tre protokoller af limma, DESeq2 og EdgeR er ens, men har forskellige trin blandt analyseprocesserne. En lineær model bruges f.eks. Derudover er de normaliserede RNA-seq count data nødvendige for EdgeR og limma, men er ikke nødvendige for DESeq2.
Her leverer vi en detaljeret protokol for tre differentialanalysemetoder: limma, EdgeR og DESeq2. Resultaterne af de tre metoder overlapper delvis hinanden. Alle tre metoder har deres egne fordele, og valget af metode afhænger kun af dataene.

Der er forskellige tilgange til at visualisere resultatet af differentialudtryksanalyse, blandt hvilke vulkanplottet og Venn-diagrammet bruges særligt. limma identificeret 3323 DEGs mellem CHOL og normale væv med |logFC|≥2 og adj. P.Val <0,05 som tærskler, hvoraf 1880 var nedreguleret i CHOL-væv, og 1443 var up-regulerede (Figur 1a). I mellemtiden identificerede EdgeR de 1578 nedregulerede DEG'er og 3121 up-regulerede DEG 'er(figur 1b); DESeq2 identificere...

Watch this Scientific Journal Video about Three Differential Expression Analysis Methods for RNA Sequencing: limma, EdgeR, DESeq2 at JoVE.com

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

Der blev leveret en detaljeret protokol over differentialudtryksanalysemetoder til RNA-sekventering: limma, EdgeR, DESeq2.

Tre metoder til differentialudtryksanalyse til RNA-sekventering: 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 ...

Tre differentialudtryksanalysemetoder til RNA-sekventering:limma, EdgeR og DESeq2. Åbn RStudio-programmet, og indlæs derefter R-filen, DEG'er. Filen kan erhverves fra supplerende filer. En.Download og forbehandling af data.1.1. Download de høje gennemløbssekvenseringsdata for Cholangiocarcinoma fra Cancer Genome Atlas. Denne fane kan nemt opnås ved hjælp af følgende kode.Klik på Kør for at installere R-pakken. Klik på Kør for at indlæse R-pakken. Angiv arbejdsmappe.Vælg kræfttype. Kør R-kode fra GDCquery-filen for at hente dataene. Fil GDCquery kan erhverves fra supplerende filer / scripts.Efter udførelse kan Cholangiocarcinoma RNA-sekventeringstællingsdata downloades og navngives CNT, hvor rækker repræsenterer ensemblegen-id'er, og kolonner repræsenterer symbol-id'er. Bemærk numrene på position 14 til 15 i symbol-id'erne. Tal spænder fra 01 til 09 angiver tumorer og 10 til 19 angiver normale tissues.1.2.Samtale af ensemble gen-id'er til gensymboler. Importer anmærkningsfilen til R i overensstemmelse med dens lagersti. Anmærkningsfilen kan hentet fra supplerende filer.Kør R-koden fra filen gtf v22. Som kan erhverves fra supplerende filer / scripts. Påfør krofunktionen, og konverter ensemblegen-id'erne til gensymboler.1.3.Filtrer lavt udtrykte gener. Klik på Kør for at installere pakke edgeR"Klik køre for at indlæse R-pakken edgeR "Kør efter R-kode for at holde gener med tæller per million værdier større end én ud af mindst to prøver. To. Differentialudtryksanalyse via limma"Klik på Kør for at installere R-pakke-limma"Klik på Kør for at indlæse R-pakke-limma"edgeR"Kør følgende R-kode for at oprette designmatrix.Udtræk gruppeoplysninger. Sæt 01"som tumorvæv. Sæt 11"som normalt væv.Opret designmatrix. Opret DGEList-objektet. Normaliser dataene.Kør følgende R-kode for at udføre den limma-trend-metodebaserede differentialudtryksanalyse. Beregn CPM-værdien. Klik på Kør for at tilpasse en lineær model til at forudsige dataene eller udlede relationen mellem variabler.Beregn T-værdi, F-værdi og log-odds baseret på Bayesian. Udtræk resultattabellen. Resultaterne af differentialudtryksanalyse gemmes i res_limma", som omfatter log2 fold ændringsværdien.Det gennemsnitlige log2-ekspressionsniveau for genet i eksperimentet. Den modificerede T-statistik, P-værdi, den falske opdagelseshastighed korrigerede p-værdien og log-oddsene for differentierede udtrykte gener. Identificer de forskelligt udtrykte gener.Så den justerede P-værdi mindre end 0,05, og den absolutte værdi af log falsk ændring større end eller lig med to er tærskler for at screene de differentieret udtrykte gener. Resultaterne res limma viser, at sammenligne med de normale væv, 1.443 gener er up-reguleret, og 1.880 gener er nedreguleret i Cholangiocarcinoma væv. Skriv resultattabellen til en fil.Klik på Kør for at installere R-pakke ggplot2"Klik på Kør for at indlæse R-pakke ggplot2"Kør R-kode fra vulkanfilen for at oprette vulkanplottet, og filvulkanen kan erhverves fra supplerende filer. Gener kan kortlægges til forskellige positioner i henhold til deres log2 fold forandring og justeret P værdier. Så up-regulerede differentieret udtrykte gener er farvet i rødt.og de nedregulerede differentierede gener er farvet i grønt. Klik eksport "for at gemme vulkanen plot. Tre. Differentialudtryksanalyse via edgeR"Klik på Kør for at indlæse R-pakkekantr"Kør følgende R-kode for at oprette designmatrix.Klik på Kør for at oprette DGEList-objektet og normalisere dataene. Klik på Kør for at estimere spredningen af genekspressionsværdien. Klik på Kør for at tilpasse modellen til at tælle data.Udfør statistiske test. Uddrag resultattabellen. Resultatet gemmes i res edgeR", som omfatter log fold ændringsværdi, logCPM, F, p værdi og falsk opdagelse sats korrigeret p værdi.Identificer de forskelligt udtrykte gener. Resultatet res edgeR "viser, at sammenligne med de normale væv, 3, 121 gener er up-reguleret, og 1.578 gener er nedreguleret i Cholangiocarcinoma væv. Skriv resultattabellen til en fil.Skab vulkanplottet. Klik på eksport for at gemme vulkanplottet. Fire. Differentialudtryksanalyse gennem DESeq2.Klik på Kør for at installere R-pakken DESeq2"Klik på Kør for at indlæse R-pakken DESeq2"Kør følgende R-kode for at bestemme famlende faktor. Opret datasætobjektet DESeq2. Udfør analyse.Generer resultattabellen. Resultatet gemmes i res DESeq2, som omfatter gennemsnittet af det normaliserede antal læsninger, logfoldningsændringsværdi, logfoldsændringsstandardpil, svejsestatistikken, den oprindelige P-værdi og den korrigerede P-værdi. Identificer DEG'er.Resultatet res DESeq2 viser, at sammenligne med den normale væv, to tusind ni hundrede og otteogtredive gener er op-reguleret, og tusind seks hundrede og seksten gener er nedreguleret i Cholangiocarcinoma væv. Skriv resultattabellen til en fil. Skab vulkanplottet.Klik på eksport for at gemme vulkanplottet. Fem. Venn diagram. Klik på Kør for at installere venn-diagrammet for R-pakken.Klik på Kør for at indlæse venndiagrammet for R-pakken. Lav et venndiagram over up-regulerede differentierede udtrykte gener. Klik på eksport for at gemme van diagram, Lav en venn diagram af ned-regulerede differentieret udtrykte gener.Klik på eksportér for at gemme venndiagrammet. Seks. Repræsentative resultater. Figur et viser vulkanplotterne af alle gener erhvervet af limma, edgeR og DESeq2.Negativ log p-værdi afbildes i forhold til ændringen af logfolden. Røde punkter repræsenterer de opregulerede differentierede gener, og de grønne punkter repræsenterer de nedregulerede differentierede udtrykte gener. Limma identificerer de tusind otte hundrede og firs nedregulerede differentieret udtrykt gener, og tusind fire hundrede og fyrre tre op-regulerede differentieret udtrykt gener i Cholangiocarcinoma væv.EdgeR identificerer de 1.500 78 nedregulerede, differentialre udtrykte gener og 3.121 opregulerede forskelligt udtrykte gener. DESeq2 identificerer tusind seks hundrede og seksten nedregulerede differentieret udtrykte gener og to tusind ni hundrede og otteogtredive opregulerede differentierede udtrykte gener. Figur to, venn diagrammer viser overlapning mellem resultaterne adskiller sig fra limma edgeR og DESeq2.Sammenlign resultaterne af disse tre metoder, Tusind fire hundrede og tredive en op-reguleret differentieret udtrykte gener, og tusind fem hundrede og tredive en ned-regulerede differentieret udtrykte gener overlapper. I denne protokol leverede vi her en detaljeret protokol over forskellige typer måleanalyser for en høj sekvens af tælledata ved hjælp af R-pakker, limma, edgeR og DESeq2. Tre metoder har ens og stabe blandt deres analyseproces.Og så er deres fra disse tre lægemidler delvis overlappende. Alle tre lægemidler har deres egne fordele. Og valget afhænger bare af tidspunktet for dine data.Hvis der er mine nuværende data, limma bør gives med prioritet, men generation sekventering data, i edgeR, og DESeq2 foretrækkes.

Research

JoVE Journal

Cancer Research

Using RNA-sequencing to Detect Novel Splice Variants Related to Drug Resistance in In Vitro Cancer Models

Using RNA-sequencing to Detect Novel Splice Variants Related to Drug Resistance in In Vitro Cancer Models

Brug RNA-sekventering til Detect Novel Splice Varianter Relateret til Drug Resistance i<em&gt; In vitro</em&gt; Kræft Modeller

Drug resistance remains a major problem in the treatment of cancer for both hematological malignancies and solid tumors. Intrinsic or acquired resistance ...

Two-dimensional Gel Electrophoresis Coupled with Mass Spectrometry Methods for an Analysis of Human Pituitary Adenoma Tissue Proteome

To-dimensionelle gelelektroforese kombineret med massespektrometri metoder til analyse af menneskelige hypofyseadenom væv proteom

Human pituitary adenoma (PA) is a common tumor that occurs in the human pituitary gland in the hypothalamus-pituitary-targeted organ axis systems, and may ...

Generation of High-Throughput Three-Dimensional Tumor Spheroids for Drug Screening

Generation af høj overførselshastighed tredimensionale Tumor Spheroids for narkotika-Screening

Cancer cells have routinely been cultured in two dimensions (2D) on a plastic surface. This technique, however, lacks the true environment a tumor mass is ...

Three-Dimensional Bone Extracellular Matrix Model for Osteosarcoma

Tre-dimensionelle knogle ekstracellulære Matrix Model for osteosarkom

Osteosarcoma (OS) is the most common and a highly aggressive primary bone tumor. It is characterized with anatomic and histologic variations along with ...

Sequencing Small Non-coding RNA from Formalin-fixed Tissues and Serum-derived Exosomes from Castration-resistant Prostate Cancer Patients

Sequencing lille ikke-kodning RNA fra formalin-fast væv og serum-afledte Exosomer fra Kastrations resistente prostata cancer patienter

Ablation of androgen receptor (AR) signaling by androgen deprivation is the goal of the first line of therapy for prostate cancer that initially results ...

Evaluating Cell Death Using Cell-Free Supernatant of Probiotics in Three-Dimensional Spheroid Cultures of Colorectal Cancer Cells

Evaluering cell død ved hjælp af cellefri supernatant af probiotika i tre-dimensionelle sfæroid kulturer colorectal cancerceller

This manuscript describes a protocol to evaluate cancer cell deaths in three dimensional (3D) spheroids of multicellular types of cancer cells using ...

An Automated Differential Nuclear Staining Assay for Accurate Determination of Mitocan Cytotoxicity

En automatiseret differentiale nuklear farvning assay til nøjagtig bestemmelse af Mitocan Cytotoxicity

The contribution of mitochondria to oncogenic transformation is a subject of wide interest and active study. As the field of cancer metabolism becomes ...

Spatial Profiling of Protein and RNA Expression in Tissue: An Approach to Fine-Tune Virtual Microdissection

Rumlig profilering af protein- og RNA-ekspression i væv: En tilgang til finjustering af virtuel mikrodissektion

Multiplexing enables the assessment of several markers on the same tissue while providing spatial context. Spatial Omics technologies allow both protein ...

Phospholipid Mediator Induced Transformation in Three-Dimensional Cultures

Fosfolipidmediator induceret transformation i tredimensionelle kulturer

Several models have been developed to study cancer, such as rodent models and established cell lines. Valuable insights into carcinogenesis have been ...

Transmitochondrial Cybrid Generation From Suspension-Growing Cancer Cells

Transmitochondrial Cybrid Generation Using Cancer Cell Lines

Transmitochondrial Cybrid Generation Using Cancer Cell Lines (Video) | JoVE 

Transmitochondrial Cybrid Generation ved hjælp af kræftcellelinjer

In recent years, the number of studies dedicated to ascertaining the connection between mitochondria and cancer has significantly risen. However, more ...