Dataflow

2015 limma는 유전자 발현 실험 데이터를 분석하기 위한 통합 솔루션을 제공하는 R/Bioconductor 소프트웨어 패키지다. 복잡한 실험 설계와 작은 샘플 크기의 문제를 극복하기 위한 information building에 대한 enrichment function을 포함하고 있다. 지난 10년 동안 limma는 microarray 및 high-through put PCR 데이터의 differential expressed analysis를 통한 유전자 발견에 대한 인기 있는 선택지였다. 이 패키지는 특히 이러한 데이터의 읽기, 정규화 및 탐색을 위한 강력한 function을 포함하고 있다. 최근에 limma의 기능은 두 가지 중요한 방향으로 크게 확장되었다. 첫째, 이 패키지는 이제 RNA 시퀀싱..

Original post Background Most biologists uses conventional methods for the convinience. However, there are several pitfalls. For example, existing DEG methods such as LIMMA, DESeq, edgeR are all univariate approach which does not consider the statistical dependencies between the genes. The fold-change is also an early approach that is not recommended by statisticians, because they do not conside..

Intro edgeR과 DESeq2는 RNAseq downstream analysis를 하다 보면 한번쯤은 보게되는 논문이다. 두 가지 모두 biomarker selection에 대한 방법론과 해석을 제시한다. 먼저 edgeR(2010)이 나오고 DESeq2(2014)가 나왔으며 두 논문 citation수가 (2022/10/12기준) 각각 27575회, 42124회 이다. 엄청난 파워가 있는 논문들로 아직까지 커뮤니티에 질문과 답변이 활발하게 올라오고 있다. 이 논문들은 biomarker selection을 위한 Differentially Expressed Gene(DEG) 분석 논문이다. DEG: control(normal healthy group)과 case(patient group)간의 차이나는 f..