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

עבודה זו נתמכה על ידי הקרן הלאומית למדעי הטבע של סין (מענק מס ' 81860276) ופרויקטים מרכזיים של הקרן המיוחדת של תוכנית המחקר והפיתוח הלאומית (מענק מס '2018YFC1003200).

הערה: פתח את תוכנית R-studio לטעון קובץ R "DEGs.R", הקובץ ניתן לרכוש מקבצים משלימים / סקריפטים.
1. הורדה ועיבוד מראש של נתונים
<ol><li>הורד את נתוני ספירת הרצוף בעל התפוקה הגבוהה (HTSeq) של כולנגיוקרצינומה (CHOL) מאטלס הגנום הסרטני (TCGA). שלב זה יכול להיות מושג בקלות על ידי קוד R הבא.<ol>
<li>לחץ על <str...

<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>

תמלילים חריגים בשפע בסרטן ניתן לזהות בקלות על ידי ניתוח דיפרנציאלי RNA-seq5. עם זאת, היישום של ניתוח ביטוי דיפרנציאלי RNA-seq מוגבל לעתים קרובות כפי שהוא דורש מיומנויות מסוימות עם שפת R ואת היכולת לבחור שיטות מתאימות. כדי לטפל בבעיה זו, אנו מספקים מבוא מפורט לשלוש השיטות הידועות ביות?...

RNA-sequencing (RNA-seq) היא אחת הטכנולוגיות הנפוצות ביותר בתעתיק עם יתרונות רבים (למשל, שחזור נתונים גבוה), והגדילה באופן דרמטי את הבנתנו את הפונקציות והדינמיקה של תהליכים ביולוגיים מורכבים1,2. זיהוי של תמלילים חריגים בהקשר ביולוגי שונה, הידועים גם כגנים מבוטאים באופן דיפרנציאלי (DEGs), הוא צעד מפתח בניתוח RNA-seq. RNA-seq מאפשר לקבל הבנה עמוקה של מנגנונים מולקולריים הקשורים פתוגנזה פונקציות ביולוגיות. לכן, ניתוח דיפרנציאלי נחשב בעל ערך עבור אבחון, פרוגנוסטיקה וטיפולים של גידולים3,4,5. נכון לעכשיו, חבילות R/Bioconductor קוד פתוח יותר פותחו עבור ניתוח ביטוי דיפרנציאלי RNA-seq, במיוחד לימה, DESeq2 ו EdgeR1,6,7. עם זאת, ניתוח דיפרנציאלי דורש מיומנויות מסוימות עם שפת R ואת היכולת לבחור את השיטה המתאימה, אשר חסר בתוכנית הלימודים של החינוך הרפואי.
בפרוטוקול זה, המבוסס על נתוני ספירת הרנ"א-seq של cholangiocarcinoma (CHOL) שחולצו מאטלס הגנום הסרטני (TCGA), שלוש מהשיטות הידועות ביותר (לימה8, EdgeR9 ו- DESeq210) בוצעו, בהתאמה, על ידי תוכנית R11 כדי לזהות את DEGs בין CHOL ורקמות נורמליות. שלושת הפרוטוקולים של לימה, EdgeR ו- DESeq2 דומים אך יש להם שלבים שונים בין תהליכי הניתוח. לדוגמה, נתוני ספירת הרנ"א-seq המנורמלים נחוצים עבור EdgeR ו- limma8,9, ואילו DESeq2 משתמשת בסתירות ספריה משלה כדי לתקן נתונים במקום נורמליזציה10. יתר על כן, edgeR מתאים במיוחד לנתוני RNA-seq, בעוד שהלימה משמשת למיקרו-arrays ו- RNA-seq. מודל ליניארי מאומץ על ידי לימה כדי להעריך את DEGs12, בעוד הסטטיסטיקה ב edgeR מבוססים על הפצות בינומיות שליליות, כולל הערכת בייס אמפירית, בדיקות מדויקות, מודלים ליניאריים כלליים ובדיקות מעין סבירות9.
לסיכום, אנו מספקים את הפרוטוקולים המפורטים של ניתוח ביטוי דיפרנציאלי RNA-seq באמצעות לימה, DESeq2 ו- EdgeR, בהתאמה. בהתייחסם למאמר זה, משתמשים יכולים לבצע בקלות את הניתוח הדיפרנציאלי של RNA-seq ולבחור את שיטות הניתוח הדיפרנציאלי המתאימות עבור הנתונים שלהם.

<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

רצף RNA (RNA-seq) היא אחת הטכנולוגיות הנפוצות ביותר בתעתיק, שכן היא יכולה לחשוף את הקשר בין השינוי הגנטי לתהליכים ביולוגיים מורכבים ויש לה ערך רב באבחון, פרוגנוסטיקה וטיפולים של גידולים. ניתוח דיפרנציאלי של נתוני RNA-seq חיוני לזיהוי תמלולים חריגים, ולימה, EdgeR ו- DESeq2 הם כלים יעילים לניתוח דיפרנציאלי. עם זאת, ניתוח דיפרנציאלי RNA-seq דורש מיומנויות מסוימות עם שפת R ואת היכולת לבחור שיטה מתאימה, אשר חסר בתוכנית הלימודים של החינוך הרפואי.
בזאת, אנו מספקים את הפרוטוקול המפורט לזיהוי גנים מבוטאים דיפרנציאלי (DEGs) בין cholangiocarcinoma (CHOL) ורקמות נורמליות באמצעות לימה, DESeq2 ו- EdgeR, בהתאמה, והתוצאות מוצגות בחלקות הר געש ודיאגרמות ון. שלושת הפרוטוקולים של לימה, DESeq2 ו- EdgeR דומים אך יש להם שלבים שונים בין תהליכי הניתוח. לדוגמה, מודל ליניארי משמש עבור סטטיסטיקה בלימה, בעוד ההתפלגות הבינומית השלילית משמשת ב- edgeR וב- DESeq2. בנוסף, נתוני ספירת הרנ"א-seq מנורמלים נחוצים עבור EdgeR ולימה, אך אינם נחוצים עבור DESeq2.
כאן, אנו מספקים פרוטוקול מפורט לשלוש שיטות ניתוח דיפרנציאליות: לימה, EdgeR ו- DESeq2. התוצאות של שלוש השיטות חופפות חלקית. לכל שלוש השיטות יש יתרונות משלהן, ובחירת השיטה תלויה רק בנתונים.

ישנן גישות שונות כדי לדמיין את התוצאה של ניתוח ביטוי דיפרנציאלי, ביניהם חלקת הר הגעש ודיאגרמת Venn משמשים במיוחד. לימה זיהתה 3323 DEGs בין CHOL ורקמות נורמליות עם |logFC|≥2 ו adj. P.Val <0.05 כסף, ביניהם 1880 היו למטה מוסדר ברקמות CHOL ו 1443 היו מוסדר למעלה(איור 1a). בינתיים, edgeR זיהתה את דגי ה-DEGs המפו?...

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

פרוטוקול מפורט של שיטות ניתוח ביטוי דיפרנציאלי עבור רצף RNA סופק: לימה, EdgeR, DESeq2.

שלוש שיטות לניתוח ביטויים דיפרנציאליים לרצף RNA: לימה, 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 ...

שלוש שיטות ניתוח ביטוי דיפרנציאליות לרצף RNA:לימה, EdgeR ו- DESeq2. פתח את תוכנית RStudio ולאחר מכן טען קובץ R, DEGs. ניתן לרכוש את הקובץ מקבצים משלימים. אחד.הורדה ועיבוד מראש של data.1.1. הורד את נתוני ספירת הריצוף בעל התפוקה הגבוהה של כולנגיוקרצינומה מהאטלס של הגנום הסרטני. כרטיסיה זו יכולה להשיג בקלות על-ידי הקוד הבא.לחץ על הפעל כדי להתקין את חבילת ה- R. לחץ על הפעל כדי לטעון חבילת R. הגדר ספריית עבודה.בחר את סוג הסרטן. הפעל קוד R מקובץ GDCquery כדי להוריד את הנתונים. קובץ GDCquery ניתן לרכוש מקבצים משלימים / סקריפטים.לאחר ביצוע, ניתן להוריד את נתוני ספירת הרצף של Cholangiocarcinoma RNA ולהיקרא CNT, כאשר שורות מייצגות מזהי גנים ועמודות של הרכב מייצגים מזהי סמלים. אנא שימו לב למספרים במיקום 14 עד 15 בתמותות הסמלים. המספרים נעים בין 01 ל-09 מצביעים על גידולים ו-10 עד 19 מצביעים על רקמות רגילות.1.2.שיחה של מזהי גנים אנסמבל לסמלים גנטיים. יבא את קובץ הביאורים ל- R, בהתאם לנתיב האחסון שלו. ניתן לרכוש את קובץ הביאורים מקבצים משלימים.הפעל את קוד ה- R מקובץ gtf v22. אשר ניתן לרכוש מקבצים משלימים / סקריפטים. החל את פונקציית inn ולהמיר את זהות הגן של ההרכב לסמלים גנטיים.1.3.סנן גנים בעלי לבטא נמוך. לחץ על הפעל כדי להתקין את edgeR החבילה"לחץ על הפעל כדי לטעון את edgeR חבילת R"הפעל בעקבות קוד R כדי לשמור על גנים עם ספירות למיליון ערכים הגדולים מאחד לפחות שתי דוגמאות. שניים. ניתוח ביטוי דיפרנציאלי באמצעות limma"לחץ על הפעל כדי להתקין את לימה חבילת R"לחץ על הפעל כדי לטעון חבילת R limma"edgeR"הפעל את קוד R הבא כדי ליצור מטריצת עיצוב.חלץ מידע קבוצתי. הגדר 01 "כרקמת הגידול. הגדר 11 "כרקמה נורמלית.צור מטריצת עיצוב. צור את האובייקט DGEList. לנרמל את הנתונים.הפעל את קוד ה- R הבא כדי לבצע את ניתוח הביטוי הדיפרנציאלי המבוסס על שיטת מגמת לימה. חשב את ערך ה- CPM. לחץ על הפעל כדי להתאים למודל ליניארי כדי לחזות את הנתונים או להסיק את קשר הגומלין בין משתנים.חשב ערך T, ערך F וסיכויי יומן רישום בהתבסס על בייסיאן. חלץ את טבלת התוצאות. התוצאות של ניתוח ביטוי דיפרנציאלי נשמרות ב- res_limma", הכוללת את ערך השינוי של הקיפול של log2.רמת הביטוי הממוצעת של הגן בניסוי. סטטיסטיקת T שהשתנתה, ערך P, שיעור הגילוי השגוי תוקן p ערך ואת סיכויי יומן הרישום של גנים מבוטאים באופן דיפרנציאלי. זהה את הגנים המבוטאים באופן דיפרנציאלי.אז ערך P המותאם פחות מ- 0.05, והערך המוחלט של שינוי יומן רישום כפול גדול או שווה לשניים הם סף כדי לסנן את הגנים המבוטאים באופן דיפרנציאלי. התוצאות res limma מראה כי בהשוואה עם הרקמות הרגילות, 1, 443 גנים הם מוסדר, ו 1, 880 גנים מווסתים למטה ברקמות Cholangiocarcinoma. פלט טבלת התוצאות לקובץ.לחץ על הפעל כדי להתקין חבילת R ggplot2"לחץ על הפעל כדי לטעון חבילת R ggplot2"הפעל קוד R מקובץ הר הגעש כדי ליצור את חלקת הר הגעש ואת הר הגעש קובץ ניתן לרכוש מקבצים משלימים. ניתן למפות גנים למיקומים שונים בהתאם לשינוי הקיפול של log2 וערכי P מותאמים. אז גנים המוסדרים באופן דיפרנציאלי נצבעים באדום.והגנים המווסתים בדיפרנציה נצבעים בירוק. לחץ על ייצוא"כדי להציל את חלקת הר הגעש. שלוש. ניתוח ביטוי דיפרנציאלי באמצעות edgeR"לחץ על הפעל כדי לטעון את EdgeR חבילת R"הפעל את קוד ה- R הבא כדי ליצור מטריצת עיצוב.לחץ על הפעל כדי ליצור את אובייקט DGEList ולנרמל את הנתונים. לחץ על הפעל כדי להעריך את הפיזור של ערך ביטוי הגנים. לחץ על הפעל כדי להתאים מודל לספירת נתונים.ערוך בדיקה סטטיסטית. חלץ את טבלת התוצאות. התוצאה נשמרת ב- res edgeR", הכולל את ערך שינוי קיפול יומן הרישום, logCPM, F, p value וקצב הגילוי השגוי שתוקן p.זהה את הגנים המבוטאים באופן דיפרנציאלי. התוצאה res edgeR"מראה כי בהשוואה עם הרקמות הרגילות, 3, 121 גנים הם מוסדר, ו 1, 578 גנים מווסתים למטה ברקמות Cholangiocarcinoma. פלט טבלת התוצאות לקובץ.צור את חלקת הר הגעש. לחץ על ייצוא כדי להציל את חלקת הר הגעש. ארבע. ניתוח ביטויים דיפרנציאליים באמצעות DESeq2.לחץ על הפעל כדי להתקין את חבילת R DESeq2"לחץ על הפעל כדי לטעון את חבילת R DESeq2"הפעל את קוד ה- R הבא כדי לקבוע את גורם המישוש. צור את אובייקט ערכת הנתונים DESeq2. בצע ניתוח.צור את טבלת התוצאות. התוצאה נשמרת ב- res DESeq2, הכולל את הממוצע של ספירת הקריאה המנורמלת, ערך שינוי קיפול יומן רישום, חץ סטנדרטי לשינוי קיפול יומן, סטטיסטיקת ריתוך, ערך P מקורי וערך P המתוקן. זהה DEGs.התוצאה res DESeq2 מראה כי בהשוואה עם הרקמות הרגילות, אלפיים תשע מאות ושלושים ושמונה גנים מווסתים, ואלף שש מאות ושש עשרה גנים מווסתים למטה ברקמות Cholangiocarcinoma. פלט טבלת התוצאות לקובץ. צור את חלקת הר הגעש.לחץ על ייצוא כדי להציל את חלקת הר הגעש. חמש. דיאגרמת ון. לחץ על הפעל כדי להתקין את דיאגרמת ה- Venn של חבילת R.לחץ על הפעל כדי לטעון את דיאגרמת ה- Venn של חבילת R. הפוך דיאגרמת venn של גנים מוסדר דיפרנציאלי מבוטא. לחץ על ייצוא כדי לשמור את דיאגרמת הטנדר, הפוך דיאגרמת חיתוך קבוצות (Venn) של גנים המוסדרים כלפי מטה.לחץ על ייצוא כדי לשמור את דיאגרמת ה- Venn. שש. תוצאות מייצגות. איור 1 מראה את חלקות הר הגעש של כל הגנים שנרכשו על ידי לימה, edgeR ו- DESeq2.ערך p יומן שלילי מותוות כנגד שינוי קיפול יומן הרישום. נקודות אדומות מייצגות את הגנים המוסדרים באופן דיפרנציאלי, והנקודות הירוקות מייצגות את הגנים המווסתים כלפי מטה. לימה מזהה את אלף 800 גנים מווסתים כלפי מטה, ואת אלף ארבע מאות וארבעים ושלושה גנים מוסדרים דיפרנציאליים ברקמות Cholangiocarcinoma.EdgeR מזהה את אלף 578 הגנים המווסתים בדיפרנציה, ושלושת אלפים מאה ועשרים ואחת גנים מווסתים למעלה. DESeq2 מזהה אלף 6606 גנים המווסתים בדיפרנציה, ואלפיים 938 גנים מווסתים דיפרנציאליים. איור שני, דיאגרמות Venn מציגות חפיפה בין התוצאות המפרידות בין קצוות לימה EDGER ו- DESeq2.השווה את התוצאות של שלוש השיטות הללו, אלף ארבע מאות ושלושים ואחת גנים מווסתים למעלה מבוטאים באופן דיפרנציאלי, ואלף 531 גנים מוסדרים בדיפרנציה הם חופפים. מסקנה. בפרוטוקול זה, סיפקנו כאן פרוטוקול מפורט של סוגים שונים של ניתוח מידה עבור רצף גבוה של נתוני ספירה באמצעות חבילות R, לימה, edgeR ו- DESeq2. שלוש שיטות יש דומה צוותים בין תהליך הניתוח שלהם.ואז שלהם משלוש התרופות האלה חופפות חלקית. לכל שלוש התרופות יש יתרונות משלהן. והבחירה תלויה רק בזמן הנתונים שלך.אם יש את הנתונים הנוכחיים שלי, לימה צריכה להינתן עם עדיפות, אך נתוני ריצוף הדור, ב- edgeR וב- DESeq2 מועדפים.

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

שימוש-רצף RNA כדי זיהוי וריאנטים אחוי Novel הקשורות עמידות לתרופות ב<em&gt; במבחנה</em&gt; מודלי סרטן

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

אלקטרופורזה דו-ממדית בג'ל בשילוב עם שיטות ספקטרומטר מסה על ניתוח של רקמת גידול בבלוטת יותרת המוח האנושי פרוטאום

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

מהדור בתפוקה גבוהה תלת מימדי הגידול Spheroids להקרנה סמים

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

עצם תלת-ממדי מטריצה חוץ-תאית מודל אוסטאוסרקומה

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

רצפי RNA קטן ללא קידוד מתוך פורמאלין-רקמות קבועות וסרום-אקסוזומים נגזרות מחולי סרטן הערמונית עמידים סירוס

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

הערכת מוות תאים באמצעות Supernatant ללא תאים של פרוביוטיקה בתרביות כדוריות תלת מימדיות של תאים סרטניים המעי הגס

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

תסיסה אוטומטית של כתמים גרעיניים דיפרנציאליים לקביעה מדויקת של ציטוקוקסיות מיטוקאן

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

פרופיל מרחבי של ביטוי חלבונים ורנ"א ברקמות: גישה לכוונון עדין של מיקרו-דיסקציה וירטואלית

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

מתווך פוספוליפידים המושרה טרנספורמציה בתרבויות תלת מימדיות

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 

יצירת ציבריד טרנסוכונדריאלי באמצעות קווי תאים סרטניים

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