2.RNA-seq
  • 常规RNA-seq最直接的作用在于对基因表达进行定量。在本章中我们主要来讨论和基因表达定量相关的RNA-seq数据分析。

1) Table of Contents

2) Recommended Tools for RNA-seq

  • Raw Data QC and preprocessing (请参考mapping一节)
  • Spliced Mapping/Alignment (请参考mapping一节)
  • Differential analysis:
    • DESeq2: 利用负二项分布广义线性模型进行差异分析
    • edgeR: 和DESeq2类似,利用负二项分布广义线性模型进行差异分析。
    • limma: 最早针对microarray数据开发的差异分析工具。开发者后来又进行了多次改进使其也适用于RNA-seq的分析。

3) Pipelines for RNA-seq

4) Teaching Videos (link)

  • PART III: Differential Expression
  • PART III: Alternative Splicing

5) References