Soru:
RNA-Seq normalizasyonunun başarılı veya başarısız olduğunu onaylayın
Scott Gigante
2017-05-18 05:28:24 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Yılın farklı zamanlarında çalıştırılan, birden çok çalışmada toplanan bir dizi (toplu) RNA-Seq verisiyle çalışıyorum. Verilerimi kitaplık boyutu / nicelik / RUV normalizasyonu kullanarak normalleştirdim ve normalleştirmenin toplu etkileri kaldırmada başarılı olup olmadığını kontrol etmek (niceliksel ve / veya niteliksel olarak) istiyorum.

"Normalleştirme başarılı" derken, sadece istenmeyen varyasyonun ortadan kaldırıldığını kastediyorum - biyolojik varyasyonun giderilmediğinden emin olmak için daha fazla analiz yapılması gerekiyor. Normalleştirme için ilk adımda QC sağlayan bazı grafikler / istatistiksel testler / yazılım paketleri nelerdir?

Iki yanıtlar:
#1
+17
SmallChess
2017-05-18 05:49:44 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Kutu grafiklerini ve PCA grafiğini kullanmalısınız. RUV belgesine bir göz atalım:

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4404308/

Normalleştirmeden önce ve UQ normalleştirmesinden sonra :

enter image description here

Kitaplıklar tedaviye göre beklendiği gibi kümelenmez. ... UQ ile normalleştirilmiş sayımlar için. UQ normalizasyonu, örneklerin daha iyi kümelenmesine yol açmaz ...

Normalleştirmeden önce, kutu grafiğindeki medyanlar, kopyalar arasında açıkça çok farklı görünüyor.

Sonra UQ normalizasyonu, medyanlar daha yakından bakıyor ancak Trt.11 bir aykırı değer gibi görünüyor. Ayrıca, tedaviler PCA grafiğinde kümelenmemiştir. Kopyalar oldukları için, olay örgüsüne yakın olmalarını istersiniz.

RUV normalizasyonundan sonra

enter image description here

... RUVg, Aykırı değerlere karşı sağlamlık önererek, Kütüphane 11 için ifade ölçülerini kütüphaneler genelinde medyana doğru küçültür. ... Kitaplıklar işlemden beklendiği gibi kümelenir. ...

RUV, dağıtımı daha sağlam hale getirdi ve örnekleri PCA grafiğine yaklaştırdı. Ancak, tedavilerden biri ilk bilgisayardaki diğer ikisine yakın olmadığı için hala mükemmel değil.

Bioconductor RUVSeq için vinyetler iki işlevi açıklar: plotRLE ve plotPCA .

Bir RLE grafiği (burada gösterilmektedir) ile sıradan bir boxplot (RLE Grafiklerinde Nisan 2017 ön baskısının 3. sayfasında yapılan bir ayrım: https://arxiv.org/ adresinde Yüksek Boyutlu Verilerdeki İstenmeyen Değişimi Görselleştirme) pdf / 1704.03590.pdf). Aksi takdirde mükemmel bir cevap ama RLE'nin ne anlama geldiğini açıklamak önemlidir.
#2
+8
Daniel Standage
2017-05-23 00:07:50 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Histogramlar, kutu grafikler veya diğer bazı dağıtım görselleştirmeleriyle görsel inceleme yapılması gereken yoldur. Normalleşmeden önce, bolluklarınız şöyle görünebilir. Pre-norm

Normalleşme sonrası, şuna benzer görünmelidir. Post-norm

Örnek kod için bu blog gönderisine bakın.



Bu Soru-Cevap, otomatik olarak İngilizce dilinden çevrilmiştir.Orijinal içerik, dağıtıldığı cc by-sa 3.0 lisansı için teşekkür ettiğimiz stackexchange'ta mevcuttur.
Loading...