Differential expression in RNA-seq: a matter of depth

doi:10.1101/gr.124321.111

.2011年12月；21(12):2213-23.

doi:10.1101/gr.124321.111。 Epub 2011年9月8日。

RNA-seq的差异表达：深度问题

索尼娅·塔拉桑纳¹, 费尔南多·加西亚·阿尔卡尔德, 约阿金·多帕佐, 阿尔贝托·费雷尔, 安娜·科内萨

附属公司

PMID： 21903743
预防性维修识别码： PMC3227109型
内政部： 10.1101/gr.124321.111

RNA-seq的差异表达：一个深度问题

索尼娅·塔拉桑纳等。基因组研究. 2011年12月.

.2011年12月；21(12):2213-23.

doi:10.1101/gr.124321.111。 Epub 2011年9月8日。

作者

索尼娅·塔拉桑纳¹, 费尔南多·加西亚·阿尔卡尔德, 若阿金·多帕佐, 阿尔贝托·费雷尔, 安娜·科内萨

附属

¹西班牙巴伦西亚，46012，费利佩研究中心，生物信息学和基因组学部。

PMID： 21903743
预防性维修识别码： PMC3227109型
内政部： 10.1101/gr.124321.111

摘要

下一代测序（NGS）技术正在革新基因组研究，尤其是其在转录组学（RNA-seq）中的应用越来越多地被用于基因表达谱分析，以取代微阵列。然而，RNA-seq数据的属性尚未完全确定，需要进一步研究来了解这些数据如何响应差异表达分析。在这项工作中，我们开始通过研究这项技术的一个重要参数：测序深度来深入了解RNA-seq数据分析的特点。我们分析了测序深度如何影响转录物的检测及其差异表达的鉴定，从转录物生物型、长度、表达水平和折叠变化等方面进行了研究。我们评估了可用于RNA-seq分析的不同算法，并提出了一种新的方法——NOISeq，它不同于现有方法，因为它是数据自适应和非参数的。我们的结果表明，大多数现有方法都严重依赖差分表达式调用的测序深度，这会导致大量误报，并随着读取次数的增加而增加。相比之下，我们提出的方法根据实际数据对噪声分布进行建模，因此可以更好地适应数据集的大小，并且在控制错误发现率方面更有效。这项工作讨论了RNA-seq在研究低表达范围调控方面的真正潜力、RNA-seque数据中的噪声以及复制问题。

PubMed免责声明

数字

**图1。**
饱和度曲线显示了由五个以上的唯一映射读取检测到的基因数量，作为三个数据集中每个实验条件的测序深度的函数(左y-轴）。垂直条表示每百万次额外读取（NDR，对y-轴）。

**图2。**
MAQC数据的特征检测和排序深度。(A类)每个转录生物型的检测百分比。灰色条表示基因组百分比；条纹色条是样本相对于基因组检测到的百分比；而实色条是生物型在样本中检测到的特征总数中所占的百分比。垂直线分隔以左边和对y-轴刻度。(B类)测序深度增加时，每个转录生物型在总检测中的百分比（大脑样本）。(C类)蛋白质编码、lincRNA和snoRNA的饱和曲线和NDR条(D类)中位转录长度与蛋白质编码、假基因、加工转录物和lincRNA生物型的测序深度有关。考虑到中位转录长度>150核苷酸的基因，计算每个生物型的中位全局长度。

**图3。**
NOISeq方法：描述和性能。(A类)NOISeq方法的示意图。*M（M）*-D类噪声（黑色）、信号（绿色）和差异表达基因（红色）中的分布。两个轴比例都已修剪，以提高可视化效果。(B类)将RT-PCR结果作为金标准，在MAQC数据集上比较差异表达方法的精确重新调用曲线和假发现率。

**图4。**
根据每个数据集和方法的测序深度差异表达基因。没有对数据进行基因长度校正。

**图5。**
基因长度与折叠变化的关系*M（M）*MAQC数据集中每种方法的差异表达基因的表达水平和使用的车道数。未对数据进行长度校正。*卢比_我*是条件中的读取次数我每百万读，即，.

公式图像 — **图5。**
基因长度与折叠变化的关系*M（M）*MAQC数据集中每种方法的差异表达基因的表达水平和使用的车道数。未对数据进行长度校正。*卢比_我*是条件中的读取次数我每百万读，即，.

**图6。**
真阳性（TP）和假阳性（FP）数量与测序深度之间的关系。在MAQC数据集上应用不同的统计方法获得TP和FP，并将结果与RT-PCR阳性和阴性基因进行比较。

**图7。**
使用RT-PCR数据作为金标准，根据基因长度校正方法的测序深度，在MAQC数据集中进行差异表达。(A类)真正的积极因素。(B类)假阳性。

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