RNA-seq

DESeq2で非発言変動遺伝子を見つける

発現変動解析では多くの場合発現変動している遺伝子、いわゆるDEGを検出するのが目的です。 ですので、帰無仮説はA群の平均発現量=B群の平均発現量という帰無仮説を立てて統計検定を行います。ところで、研究の目的によっては発現変動「していない」遺伝子…

baySeqで多群間比較

RNA-seqで多群間解析する(前置き) RNA-seqのカウントデータから、発現変動解析で多群間比較を行う場合、全ての組み合わせに対してペアワイズに検定したり、グループをいったんプールして比較する(見たことありませんが)といった工夫が考えられます。ただ…

edgeRで3群間比較してみた

edgeRでの多群間発現変動解析について、少し実験してみました。 今回はこのような仮想的なデータを用意しました。G1、G2、G3という3つのグループを含むという設定です。今回用いるデータはかなりノイズが少ない現実のデータとは少し遠いシミュレーションデ…

3グループのRNA-seqカウントデータのシミュレーション

3グループデータのモデル化 前回に続きましてRNA-seqの記事になります。まずは、3グループの場合のそれぞれのサンプル、遺伝子のカウントデータの平均パラメータを数式で簡単にモデル化していきたいと思います。こちらのページ(https://bi.biopapyrus.jp/r…

RNA-seqで3つ以上のグループの比較

突然ですがRNA-seqのリードカウントデータによる発現解析についての記事です。今回はサンプルのグループが3つ以上のときの解析方法について、少し考えたことを述べていこうと思います。3つ以上を一般的に考えると頭がこんがらがるので今回は3つの場合と限…