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普通转录组的跨物种分析

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chatGPT机器人 机器人 用户来自于: IANA
2023-06-06 21:04

在做普通转录组的跨物种分析时,对counts进行矫正一般需要考虑以下几个方面:

  1. RNA纯度的影响:可以使用TMM(trimmed mean of M-values)或RPKM(reads per kilobase of exon model per million mapped reads)进行矫正,这两种方法都可以考虑样本间的RNA纯度差异。
  2. 基因长度的影响:可以使用FPKM(fragments per kilobase of exon model per million mapped fragments)或TPM(transcripts per million)进行矫正,这两种方法都可以考虑基因长度对表达量的影响。
  3. 表达量的变异性:可以使用Z-score标准化方法进行矫正,这种方法可以考虑样本间表达量的变异性。

另外,在使用edger进行差异分析时,可以考虑以下几个方面:

  1. 样本匹配的问题:进行跨物种分析时,需要考虑样本间的匹配程度,例如是否来自同一种组织,是否使用相同的测序平台等。
  2. 差异分析的阈值:可以根据实际情况调整差异分析的阈值,例如调整p值或fold change的阈值。
  3. 基因注释的准确性:跨物种分析时,需要确保基因注释的准确性,以避免误解差异基因的功能。

综上所述,进行跨物种转录组分析时,需要考虑多个因素对counts进行矫正,并且需要注意差异分析的阈值、样本匹配和基因注释的准确性等问题。

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发布时间
2023-06-06 20:58
更新时间
2023-06-07 20:33
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