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

Bu çalışma, Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (Grant No. 81860276) ve Ulusal Anahtar Ar-Ge Programının Anahtar Özel Fon Projeleri (Grant No. 2018YFC1003200) tarafından desteklendi.

NOT: R-studio programını açın ve R dosyası "DEGs.R" yükleyin, dosya Ek dosyalardan / Komut Dosyalarından edinilebilir.
1. Verilerin indirilmesi ve önceden işlenmesi
<ol><li>Kanser Genom Atlası'ndan (TCGA) kolanjiokarsinom (CHOL) yüksek verimli dizileme (HTSeq) sayısı verilerini indirin. Bu adım aşağıdaki R kodu ile kolayca elde edilebilir.<ol>
<li>R paketlerini yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın.</li>
		<li>R paketlerini yüklemek için Çal?...

<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>

Kanserlerde bol miktarda sapma transkriptleri RNA-seq diferansiyel analizi ile kolayca tanımlanabilir5. Bununla birlikte, R dili ile belirli beceriler ve uygun yöntemleri seçme kapasitesi gerektirdiğinden, RNA-seq diferansiyel ifade analizinin uygulanması genellikle kısıtlanır. Bu sorunu gidermek için, en bilinen üç yönteme (limma, EdgeR ve DESeq2) ve RNA-seq diferansiyel ifade çözümlemesi uygulamak için öğreticilere ayrıntılı bir giriş sağlıyoruz. Bu, her üç yöntemdeki ...

RNA dizilimi (RNA-seq), transkriptomikte birçok avantajla (örneğin, yüksek veri tekrarlanabilirliği) en yaygın kullanılan teknolojilerden biridir ve karmaşık biyolojik süreçlerin işlevleri ve dinamikleri hakkında anlayışımızı önemli ölçüde artırmıştır1,2. Farklı olarak ifade edilen genler (DEG' ler) olarak da bilinen farklı biyolojik bağlam altında sapma transkriptlerinin tanımlanması, RNA-seq analizinde önemli bir adımdır. RNA-seq, patogenezle ilgili moleküler mekanizmaların ve biyolojik fonksiyonların derinlemesine anlaşılmasını mümkün kılar. Bu nedenle, ayırıcı analiz tümörlerin tanı, prognostik ve terapötikleri için değerli olarak kabul edilmiştir3,4,5. Şu anda, RNA-seq diferansiyel ekspresyon analizi için daha açık kaynaklı R / Biyoiletken paketleri geliştirilmiştir, özellikle limma, DESeq2 ve EdgeR1,6,7. Bununla birlikte, diferansiyel analizi, R dili ile belirli beceriler ve tıp eğitimi müfredatında eksik olan uygun yöntemi seçme yeteneğini gerektirir.
Bu protokolde, Kanser Genom Atlası'ndan (TCGA) çıkarılan kolanjiokarsinom (CHOL) RNA-seq sayım verilerine dayanarak, CHOL ve normal dokular arasındaki DEG'leri tanımlamak için R programı11tarafından en bilinen yöntemlerden üçü (sırasıyla limma8, EdgeR9 ve DESeq210) gerçekleştirilmiştir. Limma, EdgeR ve DESeq2'nin üç protokolü benzerdir, ancak analiz süreçleri arasında farklı adımlara sahiptir. Örneğin, normalleştirilmiş RNA-seq sayısı verileri EdgeR ve limma8,9için gereklidir, DESeq2 ise normalleştirme10yerine verileri düzeltmek için kendi kitaplık tutarsızlıklarını kullanır. Ayrıca, edgeR RNA-seq verileri için özel olarak uygundur, limma ise mikroarraylar ve RNA-seq için kullanılır. Doğrusal bir model limma tarafından DEG'leri değerlendirmek için benimsenmiştir12, edgeR'daki istatistikler ampirik Bayes tahmini, kesin testler, genelleştirilmiş doğrusal modeller ve yarı olasılık testleri9dahil olmak üzere negatif binom dağılımlarına dayanmaktadır.
Özetle, sırasıyla limma, DESeq2 ve EdgeR kullanarak RNA-seq diferansiyel ekspresyon analizinin ayrıntılı protokollerini sağlıyoruz. Bu makaleye atıfta bulunarak, kullanıcılar RNA-seq diferansiyel analizini kolayca gerçekleştirebilir ve verileri için uygun diferansiyel analiz yöntemlerini seçebilirler.

<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 dizilimi (RNA-seq), genetik değişim ve karmaşık biyolojik süreçler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarabildiği ve tümörlerin tanı, prognostik ve terapötiklerinde büyük değere sahip olduğu için transkriptomikte en yaygın kullanılan teknolojilerden biridir. RNA-seq verilerinin diferansiyel analizi anormal transkripsiyonları tanımlamak için çok önemlidir ve limma, EdgeR ve DESeq2 diferansiyel analiz için etkili araçlardır. Bununla birlikte, RNA-seq diferansiyel analizi, tıp eğitimi müfredatında eksik olan R dili ve uygun bir yöntem seçme yeteneği ile belirli beceriler gerektirir.
Burada, sırasıyla limma, DESeq2 ve EdgeR aracılığıyla kolanjiokarsinom (CHOL) ve normal dokular arasında farklı olarak ifade edilen genleri (DEG' ler) tanımlamak için ayrıntılı protokol sunuyoruz ve sonuçlar volkan arazilerinde ve Venn diyagramlarında gösteriliyor. Limma, DESeq2 ve EdgeR'ın üç protokolü benzerdir, ancak analiz süreçleri arasında farklı adımlara sahiptir. Örneğin, doğrusal bir model limma istatistikleri için kullanılırken, negatif binom dağılımı edgeR ve DESeq2'de kullanılır. Ayrıca, normalleştirilmiş RNA-seq sayısı verileri EdgeR ve limma için gereklidir, ancak DESeq2 için gerekli değildir.
Burada, üç diferansiyel analiz yöntemi için ayrıntılı bir protokol sunuyoruz: limma, EdgeR ve DESeq2. Üç yöntemin sonuçları kısmen çakışıyor. Her üç yöntemin de kendi avantajları vardır ve yöntem seçimi yalnızca verilere bağlıdır.

Volkan arsası ve Venn diyagramının özellikle kullanıldığı diferansiyel ifade analizinin sonucunu görselleştirmek için çeşitli yaklaşımlar vardır. limma, CHOL ve normal dokular arasında |logFC|≥2 ve adj ile 3323 DEG tespit etti. P.Val <0.05 eşik olarak, aralarında 1880'inIN CHOL dokularında aşağı regüle edildiği ve 1443'ü yukarı regüle edildiği (Şekil 1a). Bu arada edgeR, 1578 aşağı düzenlenmiş DEG'leri ve 3121 yukarı düzenlenmiş DEG'leri tanımladı (<...

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

RNA dizilimi için diferansiyel ekspresyon analiz yöntemlerinin ayrıntılı bir protokolü sağlanmıştır: limma, EdgeR, DESeq2.

RNA Dizilimi için Üç Diferansiyel İfade Analizi Yöntemi: 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 ...

RNA dizilimi için üç diferansiyel ifade çözümleme yöntemi:limma, EdgeR ve DESeq2. RStudio programını açın ve R dosyası OLAN DEG'leri yükleyin. Dosya ek dosyalardan edinilebilir. Bir.Data.1.1'in indirilmesi ve önceden işlenmesi. Kanser Genom Atlası'ndan Kolanjiokarsinom'un yüksek verimli dizileme sayısı verilerini indirin. Bu sekme aşağıdaki kodla kolayca elde edilebilir.R paketini yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. R paketini yüklemek için çalıştır'ı tıklatın. Çalışma dizinini ayarlayın.Kanser türünü seçin. Verileri indirmek için GDCquery dosyasından R kodunu çalıştırın. Dosya GDCquery ek dosyalardan / komut dosyalarından edinilebilir.Yürütmeden sonra, Cholangiocarcinoma RNA sıralama sayısı verileri indirilebilir ve satırların topluluk gen kimliklerini ve sütunların sembol kimliklerini temsil ettiği CNT olarak adlandırılabilir. Sembol kimliklerindeki 14 ila 15 numaralarına dikkat edin. Sayılar 01 ila 09 arasında değişmektedir ve 10 ila 19 normal dokuları gösterir.1.2.Topluluk gen kimliklerinin gen sembollerine konuşulması. Ek açıklama dosyasını, depolama yoluna göre R'ye alın. Ek açıklama dosyası ek dosyalardan edinilebilir.GTF v22 dosyasından R kodunu çalıştırın. Ek dosyalardan/ komut dosyalarından edinilebilir. Han"işlevini uygulayın ve topluluk gen kimliklerini gen sembollerine dönüştürmek için.1.3.Düşük ekspresyonlu genleri filtreleyin. Paket edgeR'ı yüklemek için çalıştır'ı tıklatın R paketini yüklemek için çalıştır edgeR"En az iki örnekten birinden daha büyük milyon değer başına sayımlara sahip genleri tutmak için R kodunu takip ederek çalıştırın. İki. Limma aracılığıyla diferansiyel ifade analizi"R paketi limma yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın"R paketi limma yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın"edgeR"Tasarım matrisi oluşturmak için aşağıdaki R kodunu çalıştırın.Grup bilgilerini ayıklayın. Tümör dokusu olarak 01"i ayarlayın. Normal doku olarak 11"i ayarlayın.Tasarım matrisi oluşturun. DGEList nesnesini oluşturun. Verileri normalleştirin.Limma eğilim yöntemi tabanlı diferansiyel ifade çözümlemesi gerçekleştirmek için aşağıdaki R kodunu çalıştırın. BGBM değerini hesaplayın. Verileri tahmin etmek veya değişkenler arasındaki ilişkiyi çıkarmak için doğrusal bir model sığdırmak için Çalıştır'ı tıklatın.Bayesian'a göre T değerini, F değerini ve günlük oranlarını hesaplayın. Sonuçlar tablosunu ayıklayın. Diferansiyel ifade analizinin sonuçları log2 katlama değişim değerini içeren res_limma"'a kaydedilir.Deneydeki genin ortalama log2 ifade düzeyi. Değiştirilmiş T istatistiği, P değeri, yanlış keşif oranı p değerini düzeltti ve farklı şekilde ifade edilen genlerin log-oranları. Farklı olarak ifade edilen genleri tanımlayın.Yani 0,05'ten küçük ayarlanmış P değeri ve ikiden büyük veya ikiye eşit günlük yanlış değişiminin mutlak değeri, farklı olarak ifade edilen genleri taramak için eşiklerdir. Sonuçlar res limma, normal dokularla karşılaştırıldığında, 1.443 genin yukarı regüle edildiğini ve Cholangiocarcinoma dokularında 1.880 genin aşağı regüle edildiğini göstermektedir. Sonuç tablosunu bir dosyaya çıktısını verin.R paketi ggplot2 yüklemek için Çalıştır'ı tıklayın"R paketi ggplot2'yi yüklemek için Çalıştır'ı tıklayın"Volkan arsasını oluşturmak için volkan dosyasından R kodunu çalıştırın ve dosya volkanı ek dosyalardan edinilebilir. Genler log2 kat değişimlerine ve ayarlanmış P değerlerine göre farklı konumlara eşlenebilir. Yani yukarı düzenlenmiş farklı ifade edilen genler kırmızı renktedir.ve aşağı düzenlenmiş diferansially ekspresyon genleri yeşil renklendirilmiştir. Volkan arsasını kaydetmek için export"u tıklayın. Üç. edgeR ile diferansiyel ifade analizi"R paketi edgeR'ı yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın"Tasarım matrisi oluşturmak için aşağıdaki R kodunu çalıştırın.DGEList nesnesini oluşturmak ve verileri normalleştirmek için Çalıştır'ı tıklatın. Gen ifade değerinin dağılımını tahmin etmek için Çalıştır'ı tıklatın. Verileri saymak için modeli sığdırmak için Çalıştır'ı tıklatın.İstatistiksel test yap. Sonuç tablosunu ayıklayın. Sonuç, günlük katlama değişim değerini, logBPM, F, p değerini ve yanlış bulma hızı düzeltilmiş p değerini içeren res edgeR'a kaydedilir.Farklı olarak ifade edilen genleri tanımlayın. Sonuç res edgeR", normal dokularla karşılaştırıldığında, Cholangiocarcinoma dokularında 3.121 genin yukarı regüle edildiğini ve 1.578 genin aşağı regüle edildiğini göstermektedir. Sonuç tablosunu bir dosyaya çıktısını verin.Volkan arsa oluşturun. Volkan arsasını kaydetmek için dışa aktar'ı tıklatın. Dört. DESeq2 aracılığıyla diferansiyel ifade analizi.R paketini yüklemek için Çalıştır DESeq2'yi tıklatın"R paketini yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın DESeq2"Sarkıntılık faktörünü belirlemek için aşağıdaki R kodunu çalıştırın. DESeq2 veri kümesi nesnesini oluşturun. Analiz yapın.Sonuç tablosunu oluşturun. Sonuç, normalleştirilmiş okuma sayısının, log katlama değişim değerinin, log katlama değişim standart okunun, kaynak istatistiği, orijinal P değerinin ve düzeltilen P değerinin ortalamasını içeren res DESeq2'ye kaydedilir. DEG'leri tanımlayın.Res DESeq2 sonucu, normal dokularla karşılaştırıldığında, iki bin dokuz yüz otuz sekiz genin yukarı doğru düzenlendiğini ve Cholangiocarcinoma dokularında bin altı yüz on altı genin aşağı doğru düzenlendiğini göstermektedir. Sonuç tablosunu bir dosyaya çıktısını verin. Volkan arsa oluşturun.Volkan arsasını kaydetmek için dışa aktar'ı tıklatın. Beş. Venn diyagramı. R paketi venn diyagramını yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın.R paketi venn diyagramını yüklemek için Çalıştır'ı tıklatın. Yukarı düzenlenmiş farklılaştırılmış genlerin venn diyagramını yapın. Van diyagramını kaydetmek için dışa aktar'ı tıklatın, Aşağı düzenlenmiş farklı ifade edilen genlerin venn diyagramını yapın.Venn diyagramını kaydetmek için dışa aktar'ı tıklatın. Altı. Temsili sonuçlar. Şekil 1, limma, edgeR ve DESeq2 tarafından elde edilen tüm genlerin volkan arazilerini göstermektedir.Negatif günlük p değeri, günlük katlama değişikliğine karşı çizilir. Kırmızı noktalar yukarı doğru düzenlenmiş farklı olarak ifade edilen genleri, yeşil noktalar ise aşağı regüle edilmiş farklı olarak ifade edilen genleri temsil eder. Limma, cholangiocarcinoma dokularında bin sekiz yüz seksen aşağı düzenlenmiş farklılaştırılmış ve bin dört yüz kırk üç yukarı düzenlenmiş farklı olarak ifade edilen genleri tanımlar.EdgeR, ayrı ayrı ifade edilen bin beş yüz yetmiş sekiz aşağı regüle edilmiş genleri ve üç bin yüz yirmi bir yukarı düzenlenmiş farklı olarak ifade edilen genleri tanımlar. DESeq2, bin altı yüz on altı aşağı düzenlenmiş farklı ifadeli genleri ve iki bin dokuz yüz otuz sekiz yukarı düzenlenmiş farklı olarak ifade edilen genleri tanımlar. Şekil iki, venn diyagramları limma edgeR ve DESeq2'den bölünen sonuçlar arasında çakışma gösterir.Bu üç yöntemin sonuçlarını karşılaştırın, bin dört yüz otuz bir yukarı düzenlenmiş farklı ifade genleri ve bin beş yüz otuz bir aşağı düzenlenmiş farklı olarak ifade edilen genler üst üste binmektedir. Seven.Conclusion. Bu protokolde, R paketleri, limma, edgeR ve DESeq2 kullanarak yüksek bir sayım verisi dizisi için farklı ölçü analizi türlerinin ayrıntılı bir protokolünü sağladık. Üç yöntem, analizleri arasında benzer ve kadrolara sahiptir.Ve sonra bu üç ilaçtan elde ettikleri kısmen üst üste biniyor. Her üç ilacın da kendi avantajları vardır. Ve seçim sadece verilerinizin zamanına bağlıdır.Geçerli verilerim varsa, limma öncelikli olarak verilmelidir, ancak edgeR ve DESeq2'de nesil sıralama verileri tercih edilir.

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

İlaç Direnci İlgili Roman Splice türevlerini algılamak için RNA sıralamayı kullanarak<em&gt; İn Vitro</em&gt; Kanser Modelleri

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

İnsan hipofiz adenom doku Proteom analizi için kütle spektrometresi yöntemleri ile birleştiğinde iki boyutlu Jel Elektroforez

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

Yüksek işlem hacmi üç boyutlu tümör pulcuklarının nesil uyuşturucu taraması

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

Üç boyutlu kemik hücre dışı matriks modeli osteosarkom için

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

Formalin-sabit Dokulardan Küçük Kodlamaz RNA'nın ve Kastrasyona Dirençli Prostat Kanseri Hastalarından Serum Türetilmiş Ekzozomların Dizilimi

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

Kolorektal Kanser Hücrelerinin Üç Boyutlu Küresel Kültürlerinde Probiyotiklerin Hücresiz Süpernatantı Kullanılarak Hücre Ölümünün Değerlendirilmesi

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

Mitokan Sitotoksisitesinin Doğru Tayini için Otomatik Diferansiyel Nükleer Boyama Denemesi

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

Dokuda Protein ve RNA Ekspresyonunun Uzamsal Profillemesi: Sanal Mikrodiseksiyona İnce Ayar Yapmaya Bir Yaklaşım

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

Üç Boyutlu Kültürlerde Fosfolipid Aracısı İndüklenmiş Transformasyon

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 

Kanser Hücre Hatlarını Kullanarak İletimkokondriyal Cybrid Üretimi

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