RNA-seq

MBCluster.Seqで遺伝子間クラスタリング

RNA-seqデータのクラスタリング RNA-seqでは得られたリードを遺伝子やエキソンごとに数え上げることで発現解析を行うことは一般的なワークフローの一つです。得られたカウントデータは通常、行に遺伝子またはエキソン、列にサンプルが並ぶような形の数値行列…

DESeq2で非発現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…