Gene ontology analysis for RNA-seq: accounting for selection bias

doi:10.1186/gb-2010-11-2-r14

.2010;11（2）：R14。

doi:10.1186/gb-2010-11-2-r14。 Epub 2010年2月4日。

RNA-seq的基因本体分析：选择偏差的解释

马修·D·杨¹, 马修·威克菲尔德, 戈登·史密斯, 艾丽西娅·奥什拉克

附属公司

PMID： 20132535
预防性维修识别码：项目经理2872874
内政部： 10.1186/gb-2010-11-2-r14

RNA-seq的基因本体分析：选择偏差的解释

马修·D·杨等人。基因组生物学. 2010.

.2010;11（2）：R14。

doi:10.1186/gb-2010-11-2-r14。 Epub 2010年2月4日。

作者

马修·D·杨¹, 马修·威克菲尔德, 戈登·史密斯, 艾丽西娅·奥什拉克

附属

¹澳大利亚帕克维尔3052号1G皇家游行中心沃尔特和伊丽莎霍尔医学研究所生物信息学部。

PMID： 20132535
预防性维修识别码：下午2872874
内政部： 10.1186/gb-2010-11-2-r14

摘要

我们提出了GOseq，一种对RNA-seq数据进行基因本体（GO）分析的应用程序。在全基因组表达研究中，GO分析被广泛用于降低复杂性和突出生物过程，但标准方法对RNA-seq数据给出了有偏见的结果，因为过度检测了长转录物和高表达转录物的差异表达。将GOseq应用于前列腺癌数据集表明，GOseq显著改变了结果，突出了与已知生物学更加一致的类别。

PubMed免责声明

数字

图1
**基因本体范畴中基因的长度分布**.（a）在log10尺度上GO类别中平均基因长度的分布。GO类别基因长度由类别内基因的中位数给出。**（b）***P（P）*-双边Mann-Whitney U检验的值比较GO类别中基因的中位数长度与7873个GO类别的基因总体分布。超低*P（P）*-数值表明，有许多GO类别包含一组显著的长或短基因。

图2
**差异表达与基因长度和读取计数的关系**.（a）DE基因的比例绘制为转录长度的函数。每个点代表300个基因组成的基因箱中称为DE的基因的百分比，与箱中基因的中位数长度相对应。绿线是通过对二进制数据拟合6节点的单调三次样条得到的概率加权函数。可以看出，在更长的基因长度上，有一个明显的趋势，即检测到更多的差异表达。**（b）**同样，除了使用每个基因的读取总数而不是转录长度之外。再一次，可以看到一种趋势，即基因的DE越大，读取次数越多。注意，与（a）相比，概率范围更大。

图3
**标准方法和GOseq方法之间基因本体类别排名的变化**.（a）GO类别等级的变化，从超几何方法到GOseq校正长度偏差，绘制的长度偏差与类别平均基因长度的对数相对应。**（b）**GO类别的等级变化，从超几何方法到GOseq校正总读取计数，绘制的总读取计数与类别中每个基因的平均计数的对数相对应。可以清楚地看到，标准方法低估了包含短（或高表达）基因的GO类别的重要性，高估了包含长（或低表达）基因GO类别重要性的趋势。

图4
**GOseq与标准超几何方法的比较**.（a）这个*P（P）*-使用Wallenius近似和标准超几何方法用GOseq生成的值与*P（P）*-使用随机抽样（重复200k次）用GOseq计算的值。Wallenius方法（绿色十字）与高分辨率（200000次重复）随机采样显示出良好的一致性。在*P（P）*-在GOseq和超几何方法之间可以看到值。**（a）**对于给定的列表大小，显示列表之间的差异数量。黑线将使用高分辨率采样的GOseq与超几何方法进行比较。红线将使用高分辨率采样的GOseq与Wallenius近似值进行比较。同样，使用Wallenius方法的GOseq与使用随机抽样方法（重复20万次）的GOsez几乎没有差异，而超几何方法显示了大量差异（约20%）。

图5
**在相同样本上使用RNA-seq和微阵列进行基因本体分析的比较**RNA-seq数据识别的GO类别中与微阵列GO分析重叠的部分显示为所选类别数量的函数。使用GOseq和超几何方法分析了RNA-seq数据。GOseq类别与微阵列GO类别的重叠度始终高于标准方法。

图6
**与标准方法相比，校正总读取计数偏差或长度偏差时，最重要类别的变化**.使用不同方法生成的最重要GO类别中的差异数量图。该图将GOseq的长度偏差校正版本与标准超几何方法（绿线）进行了比较，并将GOseque的总读取计数偏差校正版本和标准超几何法（黑线）进行比较。

请参阅PMC中的此图像和版权信息

类似文章

GSEPD：用于RNA-seq基因集富集和投影显示的生物导体包。
Stamm K、Tomita-Mitchell A、Bozdag S。 Stamm K等人。 BMC生物信息学。2019年3月6日；20(1):115. doi:10.1186/s12859-019-2697-5。 BMC生物信息学。2019 PMID：30841846 免费PMC文章。
伴侣功能及其以外RNA-seq分析的工作流程指南。
Lang BJ、Holton KM、Gong J、Calderwood SK。 Lang BJ等。方法分子生物学。2018;1709:233-252. doi:10.1007/978-1-4939-7477-1_18。方法分子生物学。2018 PMID：29177664 免费PMC文章。
基因离散度是RNA-seq数据差异表达分析中读取计数偏差的关键决定因素。
Yoon S，Nam D。 Yoon S等人。 BMC基因组学。2017年5月25日；18(1):408. doi:10.1186/s12864-017-3809-0。 BMC基因组学。2017 PMID：28545404 免费PMC文章。
用RNA-seq测量差异基因表达：数据分析的挑战和策略。
菲诺特洛·F、迪·卡米洛·B。 Finotello F等人。功能基因组学简介。2015年3月；14(2):130-42. doi:10.1093/bfgp/elu035。Epub 2014年9月18日。功能基因组学简介。2015 PMID：25240000 审查。
[RNA-Seq及其应用：转录组学的新技术]。
齐玉霞，刘玉波，荣伟。齐云霞等。易川。2011年11月；33(11):1191-202. doi:10.3724/sp.j.1005.2011.01191。易传。2011 PMID：22120074 审查。中国人。

查看所有类似文章

引用人

lncRNA CDKN2B-AS1调节胶原蛋白表达。
Shi W、Song J、Weiner JM 3rd、Chopra A、Dommisch H、Beule D、Schaefer AS。 Shi W等。人类遗传学。2024年6月4日。doi:10.1007/s00439-024-02674-1。打印前在线。人类遗传学。2024 PMID：38833008
精子长非编码RNA作为公羊繁殖力的标记。
Hitit M、Kaya A、Memili E。 Hitit M等人。前兽医科学。2024年5月10日；11:1337939. doi:10.3389/fvets.2024.1337939。eCollection 2024年。前兽医科学。2024 PMID：38799722 免费PMC文章。
研究生物矿化的潜在新模式物种的转录组序列数据集墨尔恰Onchidoris muricata（裸鳃亚纲、腹足纲、软体动物）。
Nikitenko ED、Borisenko IE、Anisenko AN、Vortsepneva EV。 Nikitenko ED等人。数据简介。2024年5月11日；54:110526. doi:10.1016/j.dib.2024.110526。eCollection 2024年6月。数据简介。2024 PMID：38799714 免费PMC文章。
从候选调控元件推断人类疾病的因果细胞类型和风险变体。
Kim A、Zhang Z、Legros C、Lu Z、de Smith A、Moore JE、Mancuso N、Gazal S。 Kim A等人。 medRxiv[预打印]。2024年5月18日：2024.05.17.24307556。doi:10.1101/2024.05.17.24307556。医学研究。2024 PMID：38798383 免费PMC文章。预打印。
印楝叶提取物显示出酵母对人体细胞的抗衰老和抗氧化作用。
Dang J、Zhang G、Li J、He L、Ding Y、Cai J、Cheng G、Yang Y、Liu Z、Fan J、Du L、Liu K。 Dang J等人。营养物。2024年5月16日；16（10）:1506。doi:10.3390/nu16101506。营养物。2024 PMID：38794743 免费PMC文章。

查看所有“被引用”文章

工具书类

1. Fu X，Fu N，Guo S，Yan Z，Xu Y，Hu H，Menzel C，Chen W，Li Y，Zeng R，Khaitovich P.用蛋白质组学评估RNA-Seq和微阵列的准确性。BMC基因组学。2009;10点61分。-项目管理咨询公司-公共医学
1. Wang ET、Sandberg R、Luo S、Khrebtukova I、Zhang L、Mayr C、Kingsmore SF、Schroth GP、Burge CB。人类组织转录体中的替代亚型调控。自然。2008;456:470–476.-项目管理咨询公司-公共医学
1. Wang X，Sun Q，McGrath SD，Mardis ER，Soloway PD，Clark AG。新生小鼠脑内新印迹基因的转录组全鉴定。公共科学图书馆一号。2008;3:e3839。-项目管理咨询公司-公共医学
1. Wahlstedt H，Daniel C，Enstero M，Ohman M。大尺度mRNA测序决定了大脑发育过程中RNA编辑的全球调节。基因组研究2009；19:978–986.-项目管理咨询公司-公共医学
1. Oshlack A，韦克菲尔德MJ。RNA-seq数据中的转录长度偏差混淆了系统生物学。生物直接。2009;4:14.-项目管理咨询公司-公共医学

物质

行动

LinkOut-更多资源

[1] Fu X，Fu N，Guo S，Yan Z，Xu Y，Hu H，Menzel C，Chen W，Li Y，Zeng R，Khaitovich P.用蛋白质组学评估RNA-Seq和微阵列的准确性。BMC基因组学。2009;10点61分。-项目管理咨询公司-公共医学

[2] Fu X，Fu N，Guo S，Yan Z，Xu Y，Hu H，Menzel C，Chen W，Li Y，Zeng R，Khaitovich P.用蛋白质组学评估RNA-Seq和微阵列的准确性。BMC基因组学。2009;10点61分。-项目管理咨询公司-公共医学

[3] Wang ET、Sandberg R、Luo S、Khrebtukova I、Zhang L、Mayr C、Kingsmore SF、Schroth GP、Burge CB。人类组织转录体中的替代亚型调控。自然。2008;456:470–476.-项目管理咨询公司-公共医学

[4] Wang ET、Sandberg R、Luo S、Khrebtukova I、Zhang L、Mayr C、Kingsmore SF、Schroth GP、Burge CB。人类组织转录体中的替代亚型调控。自然。2008;456:470–476.-项目管理咨询公司-公共医学

[5] Wang X，Sun Q，McGrath SD，Mardis ER，Soloway PD，Clark AG。新生小鼠脑内新印迹基因的转录组全鉴定。公共科学图书馆一号。2008;3:e3839。-项目管理咨询公司-公共医学

[6] Wang X，Sun Q，McGrath SD，Mardis ER，Soloway PD，Clark AG。新生小鼠脑内新印迹基因的转录组全鉴定。公共科学图书馆一号。2008;3:e3839。-项目管理咨询公司-公共医学

[7] Wahlstedt H，Daniel C，Enstero M，Ohman M。大尺度mRNA测序决定了大脑发育过程中RNA编辑的全球调节。基因组研究2009；19:978–986.-项目管理咨询公司-公共医学

[8] Wahlstedt H，Daniel C，Enstero M，Ohman M。大尺度mRNA测序决定了大脑发育过程中RNA编辑的全球调节。基因组研究2009；19:978–986.-项目管理咨询公司-公共医学

[9] Oshlack A，韦克菲尔德MJ。RNA-seq数据中的转录长度偏差混淆了系统生物学。生物直接。2009;4:14.-项目管理咨询公司-公共医学

[10] Oshlack A，韦克菲尔德MJ。RNA-seq数据中的转录长度偏差混淆了系统生物学。生物直接。2009;4:14.-项目管理咨询公司-公共医学

将引文保存到文件

电子邮件引文

添加到集合

添加到我的书目

您保存的搜索

为外部引文管理软件创建文件

您的RSS源

RNA-seq的基因本体分析：选择偏差的解释

附属

RNA-seq的基因本体分析：选择偏差的解释

作者

附属

摘要

数字

类似文章

引用人

工具书类

MeSH术语

物质

LinkOut-更多资源

全文源

其他文献来源

医疗

摘要

数字

类似文章

引用人

工具书类

MeSH术语

物质

相关信息

LinkOut-更多资源

全文源

其他文献来源

医疗