RNA-SEQ用于差异基因表达分析：引言，协议和生物信息学

介绍

在研究正常生物学和疾病过程时，生成综合表达概况至关重要。这ob 体育 是一种细胞或群体的完整转录物，转录组分析显示了所有RNA分子的身份和数量。与生理条件相比，转录阶段，疾病状态与生理条件相比，转录阶段，疾病状态的相关性是RNA-SEQ的基本施用。这种分析需要鉴定基因及其同种型，以及在比较两种或更多种样品时精确地估计它们的丰度。对解密基因组的功能元素并确定分子化妆是至关重要的，这可能导致新的洞察发育和疾病的生物学机制。Cuffdiff，Deseq，Deseq2，Edger，Poissonsq，Limma变焦和Miso是一些用于差异基因表达的工具。

协议和生物信息学

在预处理RNA-SEQ读取的步骤之后，使用DGE分析来确定样本程度之间的转录水平如何不同。由于微阵列时代，已经建立了许多统计技术，其使用读取覆盖范围来评估转录物丰度。RPKM（每百万映射读取的读数）技术广泛用于考虑表达和归一化读数与映射读取和基因长度的总数相关。然而，除了读取覆盖范围之外，其他因素如测序深度，基因长度和同种型大量影响近似的转录性丰度。欧宝体育官网网址它已被批评，因为RPKM方法处理所有RNA-SEQ几乎同样地读取，例如，不考虑同种型。RNA-SEQ通过期望 - 最大化（RSEM）是一种新开发的软件工具，可提供准确的基因和同种型表达水平，而没有参考基因组组件。

图1.基因表达的RNA-SEQ分析工作流程。（Corchete，2020）

迄今为止，大多数差分基因表达分析算法使用简单的基于计数的概率分布，然后进行Fisher的确切测试，而不考虑样品之间的生物可变性。虽然与微阵列数据相比，RNA-SEQ数据具有非常低的技术可变性，但是通过使用置换方法评估多个复制，可以基本上降低生物可变性。对于生物可变性评估，已经开发了基因表达的串行分析，其中较大级数据集用于基于扩展泊松分布近似额外的分散参数，从而实现广泛的分子表征能力。

然而，大多数应用可能太昂贵了，许多建立的技术通过使用成对或多个群体比较来模拟生物变异性和测量意义来超越问题。欧宝官网app苹果下载有几个节目为此目的提供精心设计的解决方案，它们已被用于许多生物医学和临床研究。来自袖扣包，DESEQ，DESEQ2和EDGER的袖扣是这些程序的示例。因为RNA-SEQ读数是从零到百万的高度偏斜的整数数字，所以已经使用各种变换算法来拟合差异表达检测的统计分布模型的计数。对于RNA-SEQ计数，已经提高了基于连续分布的微阵列数据分析开发的方法。Limma包中的变速功能是如何将计数数据转换为高斯分布式数据的重要示例，以便可以测试统计显着性。最近发表了全面比较了几个DADE包的性能。但是，没有一种尺寸适合我们所知的策略。

参考：

1. 王T，Li B，纳尔逊州，Nabavi S.单细胞RNA测序数据差分基因表达分析工具的比较分析。欧宝体育官网网址BMC生物信息学。2019年12月20日（1）。
2. Lamarre S，Frasse P，Zouine M，等。RNA-SEQ差异基因表达分析的优化取决于生物复制数和图书馆尺寸。植物科学的边疆。2018年2月14日; 9。
3. Costa-Silva J，Domingue D，Lopes FM。RNA-SEQ差异表达分析：扩展审查和软件工具。Plos一个。2017年12月21日; 12（12）。
4. Corchete La，Rojas EA，Alonso-Lópezd，等。基因表达定量分析的系统比较与评估RNA-SEQ程序。科学报告。2020年11月12日; 10（1）。