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16 2022.03

【RNAseq分析對決--大眾 vs. 小眾 || DEG差異基因分析】

|| DEG差異基因分析 ||

到底是這家的RNAseq服務吸引人,還是那家的RNAseq服務令人嚮往?

  • 本集對決內容 -- 大眾 vs. 小眾

關鍵的步驟,需要眾多的支持

差異基因的統計方法這麼多種,這種方法好嗎?

有沒有更多差異結果的呈現方法呢? 
 

不論是實驗設計,或是選擇分析方法前,總會查詢文獻,並選擇Citation次數多的資料來參考。

站在成功大眾的肩膀上,總是能倍感安心

多種呈現方法的選擇,總能挑到適合你的!

這家的大眾和那家的小眾,對決結果會是如何 ? 

 

差異基因的分析工具這麼多種,這種方法好嗎? 比一比就知道!

▶▶ 小眾

使用EBSeq分析工具,文章引用次數1,062 (截至2022/1/19)

 

▶▶ 大眾

圖爾思使用DESeq2分析工具,文章引用次數33,055 (截至2022/1/19)

 



 

有沒有更多差異基因結果的呈現方法呢?
▶▶ 小眾

​篩選條件PPEE<0.05,圖片使用Scatter plot呈現。

 
 
 

▶▶ 大眾

圖爾思使用篩選條件p.adj<0.05,除了Scatter plot外,更提供:MA plot、Volcano plot、Heatmap,3種差異基因呈現方式,MA plot 和 Volcano plot 可用於觀察整體基因表現量差異趨勢。

不同圖有不同閱讀方法,可自由挑選最適合你的圖。

 


▍精美圖搶先看



 

對於科學家來說,跨入生物資訊的領域對大多的科學家來說,需要花費大量的精力去理解程式碼和統計學。

提供科學家們最安心和最多元的分析內容是圖爾思不斷努力的方向!圖爾思RNAseq分析,真的"五"料!

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