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

Detta arbete stöddes av National Natural Science Foundation of China (Grant No. 81860276) och Key Special Fund Projects of National Key R&D Program (Grant No. 2018YFC1003200).

OBS: Öppna R-studioprogrammet och ladda R-filen "DEGs.R", filen kan förvärvas från kompletterande filer / skript.
1. Nedladdning och förbehandling av uppgifter
<ol><li>Ladda ner HTSeq (High-Throughput Sekvensering) antal data av cholangiocarcinoma (CHOL) från Cancer Genome Atlas (TCGA). Detta steg kan enkelt uppnås med följande R-kod.<ol>
<li>Klicka på Kör om du vill installera R-paket.</li>
		<li>Klicka på Kör om du vill läsa in R-paket. if(...

<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>

Rikliga aberrate transkript i cancer kan lätt identifieras genom RNA-seq differentialanalys5. Tillämpningen av RNA-seq differential uttryck analys är dock ofta begränsad eftersom det kräver vissa färdigheter med R språk och förmågan att välja lämpliga metoder. För att lösa detta problem ger vi en detaljerad introduktion till de tre mest kända metoderna (limma, EdgeR och DESeq2) och handledningar för tillämpning av RNA-seq differentialuttryck analys. Detta kommer att underlätta fö...

RNA-sekvensering (RNA-seq) är en av de mest använda teknikerna inom transkriptomik med många fördelar (t.ex. hög data reproducerbarhet), och har dramatiskt ökat vår förståelse för funktionerna och dynamiken i komplexa biologiska processer1,2. Identifiering av aberrate transkript under olika biologiska sammanhang, som också kallas differentiellt uttryckta gener (DEGs), är ett viktigt steg i RNA-seq analys. RNA-seq gör det möjligt att få en djup förståelse för patogenesrelaterade molekylära mekanismer och biologiska funktioner. Därför har differentiell analys betraktats som värdefull för diagnostik, prognostika och terapier avtumörer 3,4,5. För närvarande har fler R/Bioconductor-paket med öppen källkod utvecklats för RNA-seq differentialuttrycksanalys, särskilt limma, DESeq2 och EdgeR1,6,7. Differentiell analys kräver dock vissa färdigheter med R-språk och förmågan att välja lämplig metod, vilket saknas i läroplanen för medicinsk utbildning.
I detta protokoll, baserat på cholangiocarcinoma (CHOL) RNA-seq count data extraherade från Cancer Genome Atlas (TCGA), utfördes tre av de mest kända metoderna (limma8,EdgeR9 och DESeq210)av R program11 för att identifiera DEGs mellan CHOL och normala vävnader. De tre protokollen limma, EdgeR och DESeq2 är liknande men har olika steg mellan analysprocesserna. Till exempel är de normaliserade RNA-seq-räknedata nödvändiga för EdgeR och limma8,9, medan DESeq2 använder sina egna biblioteksavvikelser för att korrigera data istället förnormalisering 10. Dessutom är edgeR särskilt lämplig för RNA-seq-data, medan limman används för mikroarrayer och RNA-seq. En linjär modell antas av limma för att bedöma degs12, medan statistiken i edgeR baseras på de negativa binomialfördelningarna, inklusive empirisk Bayes uppskattning, exakta tester, generaliserade linjära modeller och kvasi-sannolikhetstester9.
Sammanfattningsvis tillhandahåller vi detaljerade protokoll för RNA-seq differentialuttrycksanalys med hjälp av limma, DESeq2 respektive EdgeR. Genom att hänvisa till den här artikeln kan användare enkelt utföra RNA-seq differentialanalysen och välja lämpliga differentiella analysmetoder för sina 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-sekvensering (RNA-seq) är en av de mest använda teknikerna inom transkriptomik eftersom det kan avslöja förhållandet mellan den genetiska förändringen och komplexa biologiska processer och har stort värde i diagnostik, prognostik och terapier av tumörer. Differentialanalys av RNA-seq-data är avgörande för att identifiera avvikande transkriptioner, och limma, EdgeR och DESeq2 är effektiva verktyg för differentialanalys. RNA-seq differentialanalys kräver dock vissa färdigheter med R-språk och förmågan att välja en lämplig metod, vilket saknas i läroplanen för medicinsk utbildning.
Häri tillhandahåller vi det detaljerade protokollet för att identifiera differentiellt uttryckta gener (DEGs) mellan cholangiocarcinoma (CHOL) och normala vävnader genom limma, DESeq2 respektive EdgeR, och resultaten visas i vulkanområden och Venn diagram. De tre protokollen limma, DESeq2 och EdgeR är liknande men har olika steg mellan analysprocesserna. En linjär modell används till exempel för statistik i limma, medan den negativa binomialfördelningen används i edgeR och DESeq2. Dessutom är de normaliserade RNA-seq count data nödvändiga för EdgeR och limma men är inte nödvändigt för DESeq2.
Här tillhandahåller vi ett detaljerat protokoll för tre differentialanalysmetoder: limma, EdgeR och DESeq2. Resultaten av de tre metoderna överlappar delvis varandra. Alla tre metoderna har sina egna fördelar, och valet av metod beror bara på data.

Det finns olika metoder för att visualisera resultatet av differentialuttrycksanalys, bland vilka vulkandiagrammet och Venndiagrammet används särskilt. limma identifierade 3323 degs mellan CHOL och normala vävnader med |logFC|≥2 och adj. P.Val <0,05 som trösklar, bland vilka 1880 var nedreglerade i CHOL-vävnader och 1443 var uppreglerade (Figur 1a). Under tiden identifierade EdgeR de 1578 nedreglerade deserger och 3121 reglerade deg(figur 1b). DESeq2 ide...

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

Ett detaljerat protokoll av differentiala uttryck analysmetoder för RNA sekvensering tillhandahölls: limma, EdgeR, DESeq2.

Tre differentialuttrycksanalysmetoder för 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 differentialuttryck analysmetoder för RNA-sekvensering: limma, EdgeR och DESeq2. Öppna RStudio-programmet och ladda sedan R-filen, DEGs. Filen kan förvärvas från kompletterande filer. Ett.Nedladdning och förbehandling av data.1.1. Ladda ner data för sekvensering av cholangiocarcinom från CancerGenome Atlas. Den här fliken kan enkelt uppnås med följande kod.Klicka på Kör om du vill installera R-paketet. Klicka på Kör för att läsa in R-paketet. Ange arbetskatalog.Välj cancertyp. Kör R-kod från FILEN GDCquery för att hämta data. File GDCquery kan förvärvas från kompletterande filer/skript.Efter körning kan Cholangiocarcinoma RNA-sekvenseringsdata laddas ner och namnges CNT, där rader representerar ensemblegen-ID och kolumner representerar symboler ID. Observera siffrorna på plats 14 till 15 i symbol-ID: t. Siffror varierar från 01 till 09 indikerar tumörer och 10 till 19 indikerar normala vävnader.1.2.Samtal av ensemblegen-ID till gensymboler. Importera anteckningsfilen till R enligt dess "lagringssökväg.Import the annotation file into R, according to its'storage path. Anteckningsfilen kan förvärvas från kompletterande filer.Kör R-koden från filen gtf v22. Som kan förvärvas från kompletterande filer/skript. Applicera inn"funktion och konvertera ensemblegen-ID:t till gensymboler.1.3.Filtrera låguttryckt gener. Klicka på kör för att installera paket edgeR"Klicka på kör för att läsa in R-paketet edgeR"Kör efter R-kod för att hålla gener med värden per miljon större än ett av minst två exempel. Två. Differentialuttrycksanalys via limma"Klicka på Kör för att installera R-paket limma"Klicka på Kör för att läsa in R-paketet limma"edgeR"Kör följande R-kod för att skapa designmatris.Extrahera gruppinformation. Ställ in 01"som tumörvävnad. Ställ in 11"som vanlig vävnad.Skapa designmatris. Skapa DGEList-objektet. Normalisera data.Kör följande R-kod för att utföra limma-trendmetodens baserade differentialuttrycksanalys. Beräkna CPM-värdet. Klicka på Kör om du vill passa en linjär modell för att förutsäga data eller härleda relationen mellan variabler.Beräkna T-värde, F-värde och loggodds baserat på Bayesian. Extrahera resultattabellen. Resultaten av differentialuttrycksanalys sparas i res_limma", vilket inkluderar logg2-vikningsändringsvärdet.Den genomsnittliga log2-uttrycksnivån för genen i experimentet. Den modifierade T-statistiken, P-värdet, den falska identifieringshastigheten korrigerade p-värdet och loggoddsen för differentiellt uttryckta gener. Identifiera de differentiellt uttryckta generna.Så det justerade P-värdet under 0,05 och absolut värde för log false change större än eller lika med två är trösklar för att screena de differentiellt uttryckta generna. Resultaten res limma visar att jämfört med de normala vävnaderna är 1 443 gener uppreglerade och 1 880 gener är nedreglerade i Cholangiocarcinoma vävnader. Mata ut resultattabellen till en fil.Klicka på Kör för att installera R-paketet ggplot2"Klicka på Kör för att ladda R-paketet ggplot2"Kör R-kod från vulkanfilen för att skapa vulkanen och filvulkanen kan förvärvas från kompletterande filer. Gener kan mappas till olika positioner enligt deras log2-viksändring och justerade P-värden. Så uppreglerade differentiellt uttryckta gener är färgade i rött.och de nedreglerade differentiellt uttryckta generna är färgade i grönt. Klicka på export"för att rädda vulkantomten. Tre. Differentialuttrycksanalys via edgeR"Klicka på Kör för att läsa in R-paketkantR"Kör följande R-kod för att skapa designmatris.Klicka på Kör om du vill skapa DGEList-objektet och normalisera data. Klicka på Kör om du vill uppskatta spridningen av genuttrycksvärdet. Klicka på Kör om du vill passa modellen för att räkna data.Utför statistiska test. Extrahera resultattabellen. Resultatet sparas i res edgeR"som inkluderar loggvikningsändringsvärdet, logCPM, F, p-värdet och det felaktiga identifieringshastigheten korrigerat p-värde.Identifiera de differentiellt uttryckta generna. Resultatet res edgeR"visar att jämfört med de normala vävnaderna är 3, 121 gener uppreglerade och 1 578 gener är nedreglerade i Cholangiocarcinoma vävnader. Mata ut resultattabellen till en fil.Skapa vulkantomten. Klicka på exportera för att rädda vulkantomten. Fyra. Differentialuttrycksanalys genom DESeq2.Klicka på Kör för att installera R-paketet DESeq2"Klicka på Kör för att läsa in R-paketet DESeq2"Kör följande R-kod för att bestämma gropingfaktorn. Skapa datauppsättningsobjektet DESeq2. Utför analyser.Generera resultattabellen. Resultatet sparas i res DESeq2, som inkluderar medelvärdet av det normaliserade läsräkningen, loggvikningsändringsvärdet, standardpilen för loggvikningsändring, svetsstatistiken, det ursprungliga P-värdet och det korrigerade P-värdet. Identifiera degs.Resultatet res DESeq2 visar att jämfört med de normala vävnaderna är två tusen niohundra trettioåtta gener uppreglerade, och tusen sexhundrasexton gener är nedreglerade i Cholangiocarcinoma vävnader. Mata ut resultattabellen till en fil. Skapa vulkantomten.Klicka på exportera för att rädda vulkantomten. Fem. Venndiagram. Klicka på Kör om du vill installera R-paketets venndiagram.Klicka på Kör om du vill läsa in R-paketets venndiagram. Gör ett venndiagram över uppreglerade differentiellt uttryckta gener. Klicka på exportera för att spara vandiagrammet, Gör ett venndiagram över nedreglerade differentiellt uttryckta gener.Klicka på exportera för att spara venndiagrammet. Sex. Representativa resultat. Figur ett visar vulkantomterna i alla gener som förvärvats av limma, edgeR och DESeq2.Negativt log p-värde ritas mot loggvikningsändringen. Röda punkter representerar de uppreglerade differentiellt uttryckta generna, och de gröna punkterna representerar de nedreglerade differentiellt uttryckta generna. Limma identifierar de 1 880 nedreglerade differentiellt uttryckta generna, och de tusen fyrahundrafyra fyrtio tre uppreglerade differentiellt uttryckta generna i Cholangiocarcinoma vävnader.EdgeR identifierar de 150078 nedreglerade differentiellt uttryckta generna, och tre tusen etthundratjugo en uppreglerad differentiellt uttryckta gener. DESeq2 identifierar ett tusen sexhundrasexton nedreglerade differentiellt uttryckta gener, och två tusen niohundra trettioåtta uppreglerade differentiellt uttryckta gener. Figur två, venndiagram visar överlappning mellan resultaten dividera från limma edgeR och DESeq2.Jämför resultaten av dessa tre metoder, Ett tusen fyrahundra trettio en uppreglerad differentiellt uttryckta gener, och tusen femhundra trettio en nedreglerad differentiellt uttryckta gener överlappar varandra. Seven.Conclusion. I detta protokoll tillhandahöll vi här ett detaljerat protokoll med olika typer av mätanalys för en hög sekvens av räknedata med hjälp av R-paket, limma, edgeR och DESeq2. Tre metoder har liknande och personal bland sina analysprocesser.Och sedan överlappar deras tre läkemedel delvis. Alla tre läkemedlen har sina egna fördelar. Och valet beror bara på tiden för dina data.Om det finns mina aktuella data bör limma ges med prioritet, men genereringssekvenseringsdata, i edgeR och DESeq2 föredras.

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

Användning av RNA-sekvensering för att upptäcka Novel Splice varianter besläktade med drogmotstånd i<em&gt; In Vitro</em&gt; Cancer 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

Tvådimensionell gelelektrofores tillsammans med masspektrometri metoder för en analys av mänskliga hypofysen adenom vävnad proteomet

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 av High-Throughput tredimensionella tumör Spheroids för drogkontroll

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

Tredimensionella ben extracellulärmatrix modell för 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

Sekvensering av små icke-kodande RNA från formalin-fasta vävnader och serum-härledda exosomer från Kastrationsresistenta 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

Utvärdera celldöd med hjälp av cellfri supernatant av probiotika i tredimensionella sfäroidkulturer av kolorektalcancerceller

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 automatiserad Differentiell Nuclear Färgning Assay för exakt bestämning av Mitocan Cytotoxicitet

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

Rumslig profilering av protein- och RNA-uttryck i vävnad: Ett tillvägagångssätt för att finjustera virtuell 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

Fosfolipidmediatörinducerad transformation i tredimensionella 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 

Transmitokondriell cybridgenerering med hjälp av cancercellinjer

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