夏日火热福利之RNA-seq有问必答
2018.08.27

上期我们总结了RNA-seq样本准备和建库问题,得到了大家的热烈回应,小编已经迫不及待要跟大家分享第二波啦,RNA-seq报告关键信息如何挖掘?大家奔走相告,快来了解!


RNA-seq分析中几种表达量计算方法



常用的差异分析软件有哪些


差异表达分析主要针对不同组间差异基因的筛选与鉴定,差异分析过程中基于基因的Read Counts或FPKM,对多样本(≥2)项目进行样本间/组间基因的差异表达分析,鉴定出样本间/组间差异表达基因,进而研究差异基因/转录本的功能。



筛选出的差异基因,哪些是我们想要的


1)差异倍数和q值:一般显著差异基因的筛选标准为|log2 Fold change|≥1同时q<0.05,差异基因过多时可进一步提高阈值,选择差异倍数大于4或q<0.01的基因;同理,差异基因过少时也可通过放宽阈值的方式进行调整,选择差异倍数大于1.5或只考虑q<0.05,挑选最显著的top 50或top 100差异基因。


2)功能注释:常规分析多数通过GO和KEGG数据库对显著差异基因进行富集分析,GO侧重功能,KEGG侧重代谢通路,可根据研究目的选择感兴趣的功能或者代谢通路,筛选其中相关的差异基因进行后续分析。


3)Network:通过构建蛋白互作网络可鉴定目标基因集中关键节点基因,对于20个以上的样本还可通过权重基因共表达网络分析(WGCNA),划分不同的基因模块,与样本或表型进行关联分析,从而鉴定关键基因。


WGCNA分析图


差异基因热图作图依据以及意义


差异基因热图是采用系统聚类法对差异表达基因的FPKM(纵坐标)和比较组(横坐标)进行聚类,计算基因之间的距离远近而作图,所以聚类依据是基因表达量的相关性。聚类分析用于判断差异基因在不同实验条件下的表达模式;通过将表达模式相同或相近的基因聚集成类,从而识别未知基因的功能或已知基因的未知功能;同类基因可能具有相似功能,或是共同参与同一代谢过程或细胞通路。


差异基因聚类热图


经过两期问题解答,大家是不是已经对RNA-seq了如指掌了,如果还有疑问的话可以留言哦,小编会不定期继续为大家整理解答的!别忘了点赞收藏分享哦~~


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文章来源于安诺基因





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