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RNA-seq Normalization方法及DEG分析软件的选择

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发表于 2016-12-8 08:11:34 | 显示全部楼层 |阅读模式
分享一下自己上课做presentation的slides。简要讲了RPKM, TMM, voom等常用的RNA-seq数据Normalization/Scaling/Transformation的方法,以及做DEG分析时软件如何选取。既有对几篇文章的总结,也有自己的观点,所以内容不可全信,哈哈哈~~~

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发表于 2016-12-8 17:55:35 | 显示全部楼层
不错,收了看看
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发表于 2017-1-11 16:01:24 | 显示全部楼层
你好:
     请问一下,你下面这句话是根据什么原理?
“Depends on the sample type
Homogeneous cell lines, inbred lines, etc - maybe 3 samples
Clinical case-control studies on patients - can need a dozen, hundreds or thousands, depending on the specifics”

    因为我也看了一些文献,关于生物重复 的设置,也没有具体的定论。看到一篇文献,"How many biological replicates are needed in an RNA-seq experiment and which differential expression tool should you use?"  建议是至少6组重复实验。
    能不能讲解一下,你们做RNA-seq的时候,生物实验重复的个数?
    谢谢!
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 楼主| 发表于 2017-1-12 03:38:54 | 显示全部楼层
sophieliu 发表于 2017-1-11 16:01
你好:
     请问一下,你下面这句话是根据什么原理?
“Depends on the sample type

Of course the more the better. If you are comparing wild type with mutant, or comparing gene expression between different treatments, at least 3 replicates for each group. But if you are working on human disease case-control study, much more samples are needed
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发表于 2017-6-6 11:31:01 | 显示全部楼层
非常感谢
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发表于 2017-6-6 11:51:03 | 显示全部楼层
一头雾水,还好看到了limma may always a good choice.
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发表于 2017-9-10 20:03:43 | 显示全部楼层
大神,请问TCGA HT-Seq counts数据用limma包voom函数筛选差异基因时,TMM和quantile normalization都要使用吗?两个都用和只用quantile标准化有啥区别?v <- voom(counts, design, plot=TRUE, normalize="quantile")
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