A scaling normalization method for differential expression analysis of RNA-seq data

doi:10.1186/gb-2010-11-3-r25

.2010;11（3）：R25。

doi:10.1186/gb-2010-11-3-r25。 Epub 2010年3月2日。

RNA-seq数据差异表达分析的尺度归一化方法

马克·D·罗宾逊¹, 艾丽西娅·奥什拉克

附属公司

PMID： 20196867
预防性维修识别码：项目经理2864565
内政部： 10.1186/gb-2010-11-3-r25

RNA-seq数据差异表达分析的尺度归一化方法

马克·D·罗宾逊等。基因组生物学. 2010.

.2010;11（3）：R25。

doi:10.1186/gb-2010-11-3-r25。 Epub 2010年3月2日。

作者

马克·D·罗宾逊¹, 艾丽西娅·奥什拉克

附属

¹澳大利亚帕克维尔1G皇家游行沃尔特和伊丽莎霍尔研究所生物信息学部。mrobinson@wehi.edu.au

PMID： 20196867
预防性维修识别码：项目经理2864565
内政部： 10.1186/gb-2010-11-3-r25

摘要

基于序列的转录组调查提供的精细细节表明，RNA-seq很可能成为询问稳态RNA的平台。为了发现表达中的重要生物学变化，我们表明正常化仍然是分析中的一个重要步骤。我们概述了一种执行规范化的简单而有效的方法，并显示了在模拟和公共可用数据集中推断差异表达式的显著改进的结果。

PubMed免责声明

数字

图1
**RNA-seq数据需要归一化**。来自[6]的数据比较了**（a）**技术复制和**（b）**调整每个样本中读取的总次数后，肝脏和肾脏的表达水平。绿线表示管家基因对数变化的平滑分布。**（c）**比较肝脏和肾脏的M与A曲线图显示了与零的明显偏移。绿点表示545个内务基因，而绿线表示内务基因的中位数对数比率。红线表示估计的TMM归一化因子。橙色斑点涂片突出显示了仅在一个肝或肾组织中观察到的基因。黑色箭头突出显示了一组显著的基因，这些基因在很大程度上归因于对数变换中的总体偏差。

图2
**仿真表明，TMM归一化是稳健的，优于库大小归一化**.（a）模拟结果的示例表明，由于基因在一个样本中唯一表达（橙色点）和不对称DE（蓝色点），因此需要进行标准化。**（b）**与标准归一化相比，TMM归一化的假阳性率更低。

图3
**比较几种已发布方法的错误发现图**。红线表示长度规范化缓和t统计分析。实线和虚线分别显示了库大小归一化和TMM归一化泊松模型分析。蓝色和黑色线条分别代表LR测试和精确测试。可以看出，使用TMM归一化可以大大降低错误发现率。

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[9] Wang Z，Gerstein M，Snyder M.RNA-Seq：转录组学的革命性工具。Nat Rev基因。2009年；10:57–63. doi:10.1038/nrg2484。-内政部-项目管理咨询公司-公共医学

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