שְׁאֵלָה:
אילו מקרים משתמשים בשיטות ה- DE בסאוראט
Nikita Vlasenko
2018-05-11 05:30:22 UTC
view on stackexchange narkive permalink

ב- Seurat אנו יכולים לציין מספר שיטות למציאת DE גנים.

אני תוהה מתי עלינו להשתמש איזה מהם, מקרי השימוש. לפי הבנתי, כל החבילה Seurat משמשת לניתוח רצף תאים בודדים. הפעלתי שיטות שונות עבור מערך הנתונים שלי שהופק מתאי מוח, סביב 800 תאים בכל דגימה, על ידי רצף של תאים בודדים. עכשיו אני מבולבל אילו שיטות הכי מתאימות לשימוש, אילו תוצאות הכי אמינות. עבור רצף תאים בודדים מתי תעדיף להשתמש בשיטה אחת על פני השנייה?

אילו שיטות ניסית (כולן?)? האם השוו ביניהם? האם בדקת את הרקע המתמטי וההנחות שהם מניחים כדי לראות אם הם מתאימים לנתונים שלך?
אחד תשובה:
plat
2018-05-11 15:07:40 UTC
view on stackexchange narkive permalink

תוכלו להעיף מבט במאמר שפורסם לאחרונה: הטיה, חוסן ומדרגיות בניתוח ביטוי דיפרנציאלי של תאים בודדים.

הערכנו 36 גישות באמצעות ניסוי ניסיוני. ונתונים סינתטיים ומצאו הבדלים ניכרים במספר ומאפייני הגנים הנקראים ביטוי דיפרנציאלי. לסינון מקדים של גנים שהביעו ביטויים נמוכים יש השפעות חשובות, במיוחד עבור חלק מהשיטות שפותחו לניתוח נתונים בתפזורת RNA-seq. עם זאת, מצאנו ש שיטות ניתוח RNA-seq בתפזורת אינן מתפקדות בדרך כלל גרוע יותר מאלו שפותחו במיוחד עבור scRNA-seq.

אז אתה יכול להחליט איזו שיטה מתאימה יותר לסוג פרוטוקול scRNA-seq שלך. מכיוון ש- Seurat מציע DESeq2 יכול להיות רעיון טוב להשתמש בו, אך זה תלוי רבות בנתונים שלך.



ⓘ
שאלה ותשובה זו תורגמה אוטומטית מהשפה האנגלית.התוכן המקורי זמין ב- stackexchange, ואנו מודים לו על רישיון cc by-sa 4.0 עליו הוא מופץ.
Loading...