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请教RNA-Seq分析问题

请教RNA-Seq分析问题# Biology - 生物学

m*52015-08-08 07:08

1 楼

hypothesis是 treatment后比treatment前的某个cell lineage更接近fibroblast like
cells. 已经得到这两个条件下的transcriptome data(RNA-Seq). 要如何test此
hypothesis? 求教入门级的和高级的技巧。

O*a2015-08-08 07:08

2 楼

gene ontology ?
gene set enrichment analysis?

like

【在 m******5 的大作中提到】

: hypothesis是 treatment后比treatment前的某个cell lineage更接近fibroblast like
: cells. 已经得到这两个条件下的transcriptome data(RNA-Seq). 要如何test此
: hypothesis? 求教入门级的和高级的技巧。

m*52015-08-08 07:08

3 楼

ontology是有些hint，但感觉不够靠谱

【在 O**********a 的大作中提到】

: gene ontology ?
: gene set enrichment analysis?
:
: like

b*d2015-08-08 07:08

4 楼

你是要所有基因表达整体上更接近fibroblast like cell，还是只关注一部分gene。
对于fibroblast like cell，有什么数据可以来做比较？

like

【在 m******5 的大作中提到】

m*52015-08-08 07:08

5 楼

想make的point是整体，但一部分也行
Encode和别的发表的文章里有不少fibroblast transcriptom可用吧？

【在 b********d 的大作中提到】

: 你是要所有基因表达整体上更接近fibroblast like cell，还是只关注一部分gene。
: 对于fibroblast like cell，有什么数据可以来做比较？
:
: like

O*a2015-08-08 07:08

6 楼

gene set enrichment analysis?

【在 m******5 的大作中提到】

: 想make的point是整体，但一部分也行
: Encode和别的发表的文章里有不少fibroblast transcriptom可用吧？

m*52015-08-08 07:08

7 楼

能介绍一些网站或者package么？

【在 O**********a 的大作中提到】

: gene set enrichment analysis?

O*a2015-08-08 07:08

8 楼

http://www.broadinstitute.org/gsea/index.jsp
http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/GSEABase

【在 m******5 的大作中提到】

: 能介绍一些网站或者package么？

b*d2015-08-08 07:08

9 楼

可以试一下expression之间的correlation，可以用raw counts，也可以log counts，
还可以用rank，把rank转换成 normal 。可以用所有的gene，也可以只用在三种cell里
都expressed 的gene，但如何选cutoff比较tricky。我是做生信的，对生物懂得有限，
具体哪种方式更make sense，还要看具体context。

【在 m******5 的大作中提到】

: 想make的point是整体，但一部分也行
: Encode和别的发表的文章里有不少fibroblast transcriptom可用吧？

m*52015-08-08 07:08

10 楼

Thanks alot!!!!

【在 O**********a 的大作中提到】

: http://www.broadinstitute.org/gsea/index.jsp
: http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/GSEABase

J*l2015-08-08 07:08

11 楼

试试 cellnet
http://cellnet.hms.harvard.edu/

like

【在 m******5 的大作中提到】

m*52015-08-08 07:08

12 楼

Thanks alot!!!

【在 J*****l 的大作中提到】

: 试试 cellnet
: http://cellnet.hms.harvard.edu/
:
: like

t*c2015-08-08 07:08

13 楼

比较简单的是用PCA把这些samples都plot出来（2D/3D）看谁跟谁比较接近

like

【在 m******5 的大作中提到】

G*n2015-08-08 07:08

14 楼

sample-wise correlation

like

【在 m******5 的大作中提到】

q*a2015-08-08 07:08

15 楼

这个可以用gene signature的方法证明
先收集signature，之后做GSEA等富集分析。

y*12015-08-08 07:08

16 楼

简单来说，第一步看聚类(clustering)和PCA，看pre-treatment, after-treatment 哪
个和fibroblast更近
之后找差异基因 after-treatment vs fibroblast和pre-treatment vs fibroblast，
看那个DE genes更多

like

【在 m******5 的大作中提到】

r*q2015-08-08 07:08

17 楼

我建议用最普通的t－test。你的hypothesis可以转化为比较两组differences。
difference1 是 treatment后－fibroblast like cell. difference2 = before
treatment - fibroblast like cell.
然后test 这两组differences 是不是真的是difference。 You do not get the
observed results by chances.
具体做的话可以用count data 但要log transform一下因为很多test 都要求是
normal distribution的. 如果更加复杂的话因该要用 negative binomial model 来
model gene express level. 具体test 怎么构造我也很糊涂。请大家指正啊。

like

【在 m******5 的大作中提到】