RNA-seq Differential Expression
RNA-seq differential expression (DE) analysis identifies genes whose transcript abundance differs significantly between two or more biological conditions — for example, treated versus control, or diseased versus healthy tissue. Starting from raw sequencing reads, the pipeline moves through alignment, count-based normalization, statistical modeling of count dispersion, hypothesis testing, and multiple-testing correction to produce a ranked list of differentially expressed genes accompanied by fold-change estimates and adjusted p-values.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Love, M. I., Huber, W., & Anders, S. (2014). Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biology, 15(12), 550. · DOI 10.1186/s13059-014-0550-8
- Robinson, M. D., McCarthy, D. J., & Smyth, G. K. (2010). edgeR: a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data. Bioinformatics, 26(1), 139–140. · DOI 10.1093/bioinformatics/btp616
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.