Cloud-scale RNA-sequencing differential expression analysis with Myrna

doi:10.1186/gb-2010-11-8-r83

.2010;11（8）：R83。

doi:10.1186/gb-2010-11-8-r83。 Epub 2010年8月11日。

用Myrna进行云尺度RNA测序差异表达分析

本·兰美德¹, 卡斯珀·D·汉森, 杰弗里·特里克

附属机构

PMID： 20701754
预防性维修识别码： 945785下午
DOI（操作界面）： 10.1186/gb-2010-11-8-r83

用Myrna进行云尺度RNA测序差异表达分析

本·兰美德等人。基因组生物学. 2010.

.2010;11（8）：R83。

doi:10.1186/gb-2010-11-8-r83。 Epub 2010年8月11日。

作者

本·兰美德¹, 卡斯珀·德汉森, 杰弗里·特里克

附属

¹美国马里兰州巴尔的摩市沃尔夫北街615号约翰·霍普金斯彭博公共卫生学院生物统计学系，邮编：21205。blangmea@jhsph.edu

PMID： 20701754
预防性维修识别码：项目经理2945785
DOI（操作界面）： 10.1186/gb-2010-11-8-r83

摘要

随着测序吞吐量接近每天几十千兆字节，对转录组测序（RNA-Seq）数据分析的高效软件的需求越来越大。Myrna是一个云计算管道，用于计算大型RNA-Seq数据集中的差异基因表达。我们将Myrna应用于公共数据集的分析，并评估标准统计模型的拟合优度。Myrna可从http://bowtie-bio.sf.net/myrna。

PubMed免责声明

数字

图1
**Myrna管道**.（a）使用平行版本的Bowtie将读数与基因组对齐。**（b）**读取被聚合为每个基因组特征的计数-例如，注释文件中的每个基因。**（c）**对于每个样本，根据计数分布的摘要计算归一化常数。**（d）**统计模型用于计算R编程语言中跨多个处理器并行的微分表达式。**（e）**重要性总结，如*P（P）*-计算并返回值和特定于基因的计数。**（f）**Myrna还返回差异表达基因的出版就绪覆盖图。

图2
**Hapmap结果**.的柱状图*P（P）*-来自六种不同分析策略的值应用于随机标记的样本。在每种情况下*P（P）*-值应该均匀分布（蓝色虚线），因为标签是随机分配的。**（a）**泊松模型，第75百分位归一化。**（b）**泊松模型，包括第75个百分位作为术语。**（c）**高斯模型，第75百分位归一化。**（d）**高斯模型，包括第75个百分位作为术语。**（e）**置换模型，第75百分位归一化。**（f）**排列模型，第75个百分位作为术语。

图3
**单体型图*P（P）*-值与读取深度**.绘制*P（P）*-使用随机标记样本的六种不同分析策略，对每个基因的平均计数的对数基数10进行比较。在每种情况下*P（P）*-值应均匀分布在0和1之间。**（a）**泊松模型，第75百分位归一化。**（b）**泊松模型，包括第75个百分位作为术语。**（c）**高斯模型，第75百分位归一化。**（d）**高斯模型，包括第75个百分位作为术语。**（e）**置换模型，第75百分位归一化。**（f）**排列模型，第75个百分位作为术语。

图4
**Myrna的可扩展性**。从EC2分配的工作CPU内核数量与每小时实验测量的吞吐量：也就是说，在11亿次读取的Pickrell上进行全人类实验所需的壁时钟时间的倒数等数据集[32]。标记为“线性加速”的行跟踪了相对于80个处理器内核的吞吐量的假设线性加速。

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