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 arbeidet ble støttet av National Natural Science Foundation of China (Grant No. 81860276) og Key Special Fund Projects of National Key R&D Program (Grant No. 2018YFC1003200).

MERK: Åpne R-studioprogrammet og last inn R-filen "DEGs.R", filen kan anskaffes fra tilleggsfiler / skript.
1. Nedlasting og forhåndsbehandling av data
<ol><li>Last ned høygjennomstrømningssekvenseringsdataene (HTSeq) for cholangiokarsinom (CHOL) fra The Cancer Genome Atlas (TCGA). Dette trinnet kan enkelt oppnås ved hjelp av følgende R-kode.<ol>
<li>Klikk Kjør for å installere R-pakker.</li>
		<li>Klikk Kjør for å laste inn R-pakker. if(!requir...

<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>

Rikelig aberrate transkripsjoner i kreft kan lett identifiseres ved RNA-seq differensialanalyse5. Anvendelsen av RNA-seq differensialuttrykksanalyse er imidlertid ofte begrenset, da det krever visse ferdigheter med R-språk og kapasitet til å velge passende metoder. For å løse dette problemet gir vi en detaljert introduksjon til de tre mest kjente metodene (limma, EdgeR og DESeq2) og opplæringsprogrammer for å bruke RNA-seq differensialuttrykksanalyse. Dette vil legge til rette for forståels...

RNA-sekvensering (RNA-seq) er en av de mest brukte teknologiene innen transkripsjon med mange fordeler (f.eks. høy datareroduserbarhet), og har dramatisk økt vår forståelse av funksjonene og dynamikken i komplekse biologiske prosesser1,2. Identifisering av aberrate transkripsjoner under ulike biologiske kontekster, som også er kjent som differensialt uttrykte gener (DEGs), er et viktig skritt i RNA-seq analyse. RNA-seq gjør det mulig å få en dyp forståelse av patogeneserelaterte molekylære mekanismer og biologiske funksjoner. Derfor har differensialanalyse blitt ansett som verdifull for diagnostikk, prognostikk og terapeutiske svulster3,4,5. For tiden er flere open source R / Bioconductor-pakker utviklet for RNA-seq differensialuttrykksanalyse, spesielt limma, DESeq2 og EdgeR1,6,7. Differensialanalyse krever imidlertid visse ferdigheter med R-språk og evnen til å velge riktig metode, som mangler i læreplanen for medisinsk utdanning.
I denne protokollen, basert på cholangiokarsinom (CHOL) RNA-seq count data hentet fra The Cancer Genome Atlas (TCGA), ble tre av de mest kjente metodene (limma8, EdgeR9 og DESeq210) utført av R-programmet11 for å identifisere DEG-ene mellom CHOL og normalt vev. De tre protokollene limma, EdgeR og DESeq2 er like, men har forskjellige trinn blant prosessene i analysen. De normaliserte RNA-seq count -dataene er for eksempel nødvendige for EdgeR og limma8,9, mens DESeq2 bruker sine egne bibliotekavvik til å korrigere data i stedet for normalisering10. Videre er edgeR spesielt egnet for RNA-seq data, mens limma brukes til mikroarrays og RNA-seq. En lineær modell er vedtatt av limma for å vurdere DEGs12, mens statistikken i edgeR er basert på de negative binomiske fordelingene, inkludert empiriske Bayes-estimering, eksakte tester, generaliserte lineære modeller og kvasi-sannsynlighetstester9.
Oppsummert tilbyr vi de detaljerte protokollene for RNA-seq differensialuttrykksanalyse ved hjelp av henholdsvis limma, DESeq2 og EdgeR. Ved å referere til denne artikkelen kan brukerne enkelt utføre RNA-seq differensialanalysen og velge de riktige differensialanalysemetodene for dataene sine.

<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-sekvensering (RNA-seq) er en av de mest brukte teknologiene innen transkripsjon, da den kan avsløre forholdet mellom den genetiske endringen og komplekse biologiske prosesser og har stor verdi i diagnostikk, prognostikk og terapeutiske svulster. Differensialanalyse av RNA-seq-data er avgjørende for å identifisere avvikende transkripsjoner, og limma, EdgeR og DESeq2 er effektive verktøy for differensialanalyse. Imidlertid krever RNA-seq differensialanalyse visse ferdigheter med R-språk og evnen til å velge en passende metode, som mangler i læreplanen for medisinsk utdanning.
Heri gir vi den detaljerte protokollen for å identifisere differensialt uttrykte gener (DEG) mellom cholangiocarcinoma (CHOL) og normalt vev gjennom henholdsvis limma, DESeq2 og EdgeR, og resultatene vises i vulkanplott og Venn-diagrammer. De tre protokollene limma, DESeq2 og EdgeR er like, men har forskjellige trinn blant prosessene i analysen. For eksempel brukes en lineær modell til statistikk i limma, mens den negative binomiske fordelingen brukes i edgeR og DESeq2. I tillegg er de normaliserte RNA-seq count-dataene nødvendige for EdgeR og limma, men er ikke nødvendig for DESeq2.
Her gir vi en detaljert protokoll for tre differensialanalysemetoder: limma, EdgeR og DESeq2. Resultatene av de tre metodene er delvis overlappende. Alle tre metodene har sine egne fordeler, og valg av metode avhenger bare av dataene.

Det finnes ulike tilnærminger for å visualisere resultatet av differensialuttrykksanalyse, blant annet vulkanplottet og Venn-diagrammet er spesielt brukt. limma identifiserte 3323 DEG mellom CHOL og normalt vev med |logFC|≥2 og adj. P.Val <0,05 som terskler, hvorav 1880 var nedregulert i CHOL-vev og 1443 var oppregulert (Figur 1a). I mellomtiden identifiserte edgeR de 1578 nedregulerte DEG-ene og 3121 oppregulerte DEG-er (Figur 1b); DESeq2 identifiserte de 1...

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

En detaljert protokoll for differensialuttrykksanalysemetoder for RNA-sekvensering ble gitt: limma, EdgeR, DESeq2.

Tre differensialuttrykksanalysemetoder for RNA-sekvensering: 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 differensialuttrykksanalysemetoder for RNA-sekvensering:limma, EdgeR og DESeq2. Åpne RStudio-programmet, og last deretter inn R-filen, DEGs. Filen kan hentes fra tilleggsfiler. Én.Nedlasting og forhåndsbehandling av data.1.1. Last ned data om sekvenseringstall for høy gjennomstrømning av Cholangiocarcinoma fra Cancer Genome Atlas. Denne kategorien kan enkelt oppnås med følgende kode.Klikk Kjør for å installere R-pakken. Klikk Kjør for å laste inn R-pakke. Angi arbeidsmappe.Velg krefttype. Kjør R-kode fra GDCquery-filen for å laste ned dataene. Fil GDCquery kan anskaffes fra tilleggsfiler / skript.Etter utførelse kan Cholangiocarcinoma RNA-sekvenseringstalldata lastes ned og navngis CNT, der rader representerer ensemblegen-IDer og kolonner representerer symbol-IDer. Legg merke til tallene i posisjon 14 til 15 i symbol-IDene. Tallene varierer fra 01 til 09 indikerer svulster og 10 til 19 indikerer normalt vev.1.2.Samtale av ensemblegen-IDer til gensymboler. Importer merknadsfilen til R, i henhold til lagringsbanen. Merknadsfilen kan hentes fra tilleggsfiler.Kjør R-koden fra gtf v22-filen. Som kan anskaffes fra tilleggsfiler / skript. Påfør inn"funksjon og for å konvertere ensemblegen-IDene til gensymboler.1.3.Filtrer lav-uttrykte gener. Klikk kjør for å installere pakke edgeR"Klikk kjør for å laste R-pakken edgeR"Kjør følgende R-kode for å holde gener med antall per million verdier større enn en av minst to prøver. To. Differensialuttrykksanalyse gjennom limma"Klikk Kjør for å installere R-pakke limma"Klikk Kjør for å laste R pakke limma"edgeR"Kjør følgende R-kode for å lage designmatrise.Trekk ut gruppeinformasjon. Sett 01"som tumorvev. Sett 11"som normalt vev.Opprett utformingsmatrise. Opprett DGEList -objektet. Normaliser dataene.Kjør følgende R-kode for å utføre den limma-trend-baserte differensialuttrykksanalysen. Beregn CPM-verdien. Klikk Kjør for å få plass til en lineær modell for å forutsi dataene eller utlede forholdet mellom variabler.Beregn T-verdi, F-verdi og loggodds basert på Bayesiansk. Trekk ut resultattabellen. Resultatene av differensialuttrykksanalyse lagres i res_limma", som inkluderer veksleverdien log2 fold.Gjennomsnittlig log2-uttrykksnivå for genet i eksperimentet. Den modifiserte T-statistikken, P-verdien, den falske oppdagelsesraten korrigerte p-verdien og loggoddsene for differensialt uttrykte gener. Identifiser de differensialt uttrykte genene.Så den justerte P-verdien mindre enn 0,05, og absolutt verdi av logg usann endring større enn eller lik to er terskler for å screene differensialt uttrykte gener. Resultatene res limma viser at sammenligning med det normale vevet, 1, 443 gener er oppregulert, og 1880 gener er nedregulert i Cholangiocarcinoma vev. Sender resultattabellen til en fil.Klikk Kjør for å installere R-pakken ggplot2"Klikk Kjør for å laste R-pakken ggplot2"Kjør R-kode fra vulkanfilen for å opprette vulkanplottet, og filvulkanen kan anskaffes fra tilleggsfiler. Gener kan kartlegges til forskjellige posisjoner i henhold til deres log2 fold endring og justerte P-verdier. Så oppregulert differensialt uttrykte gener er farget i rødt.og de nedregulerte differensial uttrykte genene er farget i grønt. Klikk eksport"for å lagre vulkanplottet. Tre. Differensialuttrykksanalyse gjennom edgeR"Klikk Kjør for å laste inn R-pakkekantR"Kjør følgende R-kode for å opprette designmatrise.Klikk Kjør for å opprette DGEList -objektet og normalisere dataene. Klikk Kjør for å beregne spredningen av genuttrykksverdien. Klikk Kjør for å tilpasse modellen til å telle data.Utfør statistisk test. Trekk ut resultattabellen. Resultatet lagres i res edgeR"som inkluderer log fold change verdi, logCPM, F, p verdi og false discovery rate korrigert p verdi.Identifiser de differensialt uttrykte genene. Resultatet res edgeR"viser at sammenligning med det normale vevet, 3, 121 gener er oppregulert, og 1578 gener er nedregulert i Cholangiocarcinoma vev. Sender resultattabellen til en fil.Lag vulkanplottet. Klikk eksport for å lagre vulkanplottet. Fire. Differensialuttrykksanalyse gjennom DESeq2.Klikk Kjør for å installere R-pakken DESeq2"Klikk Kjør for å laste inn R-pakke DESeq2"Kjør følgende R-kode for å finne famlende faktor. Opprett datasettobjektet DESeq2. Utfør analyse.Generer resultattabellen. Resultatet lagres i res DESeq2, som inkluderer gjennomsnittet av det normaliserte leseantallet, loggfoldendringsverdi, standardpil for loggfoldendring, sveisestatistikken, original P-verdien og den korrigerte P-verdien. Identifiser DEG-er.Resultatet res DESeq2 viser at sammenlignet med det normale vevet, er to tusen ni hundre og trettiåtte gener oppregulert, og tusen seks hundre og seksten gener er nedregulert i Cholangiocarcinoma vev. Sender resultattabellen til en fil. Lag vulkanplottet.Klikk eksport for å lagre vulkanplottet. Fem. Venn -diagram. Klikk Kjør for å installere R-pakkediagrammet venn.Klikk Kjør for å laste inn venn-diagrammet for R-pakken. Lag et venndiagram over upregulerte differensial uttrykte gener. Klikk eksport for å lagre varebildiagrammet, Lag et venn-diagram over nedregulert differensialt uttrykte gener.Klikk Eksporter for å lagre venn-diagrammet. Seks. Representative resultater. Figur 1 viser vulkanplottene til alle gener ervervet av limma, edgeR og DESeq2.Negativ log p-verdi tegnes inn mot loggfalsendringen. Røde punkter representerer de oppregulerte differensialt uttrykte genene, og de grønne punktene representerer de nedregulerte differensialt uttrykte genene. Limma identifiserer de tusen åtte hundre og åtti nedregulerte differensialt uttrykte genene, og de tusen fire hundre og førti tre oppregulerte differensialt uttrykte gener i Cholangiocarcinoma vev.EdgeR identifiserer de tusen fem hundre og syttiåtte nedregulerte differensialt uttrykte gener, og tre tusen hundre og tjueen oppregulerte differensialt uttrykte gener. DESeq2 identifiserer tusen seks hundre og seksten nedregulerte differensialt uttrykte gener, og to tusen ni hundre og trettiåtte oppregulerte differensialt uttrykte gener. Figur to viser venn-diagrammer overlapping mellom resultatene at de er atskillet fra limma edgeR og DESeq2.Sammenlign resultatene av disse tre metodene, Tusen fire hundre og trettien oppregulerte differensialt uttrykte gener, og tusen fem hundre og trettien nedregulerte differensialt uttrykte gener overlapper. Seven.Conclusion. I denne protokollen ga vi her en detaljert protokoll for ulike typer måleanalyse for en høy sekvens av telledata ved hjelp av R-pakker, limma, edgeR og DESeq2. Tre metoder har lignende og ansatte blant deres analyseprosess.Og så er deres fra de tre legemidlene delvis overlappende. Alle tre legemidlene har sine egne fordeler. Og valget avhenger bare av tidspunktet for dataene dine.Hvis det er mine nåværende data, bør limma gis med prioritet, men generasjonssekvenseringsdata, i edgeR og DESeq2 foretrekkes.

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

Ved hjelp av RNA-sekvensering for å oppdage Novel Splice Varianter Relatert til Drug Resistance in<em&gt; In Vitro</em&gt; Kreft 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

Todimensjonal Gel geleelektroforese kombinert med massespektrometri metoder for en analyse av menneskelige hypofysen adenom vev 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

Generering av høy gjennomstrømming tredimensjonale svulst Spheroids for narkotikarelaterte 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

Tredimensjonale bein ekstracellulær Matrix modell for Osteosarcoma

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

Sekvensering liten non-Coding RNA fra formalin-fast vev og serum-avledet Exosomes fra kastrering-resistente prostata kreftpasienter

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 av celledød ved hjelp av cellefri supernatant av probiotika i tredimensjonale sfæroidkulturer av kolorektale kreftceller

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 automatisert differensial kjernefysisk farging analyse for nøyaktig bestemmelse av mititokancytoktoksisitet

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

Romlig profilering av protein- og RNA-uttrykk i vev: En tilnærming til finjustering av virtuell mikrodisseksjon

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

Fosfolipid mediator indusert transformasjon i tredimensjonale 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 generasjon ved hjelp av kreftcellelinjer

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