比较3种差别表达方法对TCGA转录组数据的分析
比较3种差别表达方法对TCGA转录组数据的分析
在我们的《TCGA-基因差异表达分析》课程和《TCGA-ceRNA网络分析》的课程中，我们都介绍了针对TCGA的转录组数据，进行基因的差异表达分析。当时我们介绍的都是采用edgeR 软件包进行的分析， 有学员问我，采用DESeq2 和limma 的方法也可以进行差异表达的分析。当然，这两个软件也是可以进行差异表达分析，关键点是，这三款软件对同样的数据进行差异表达分析，差别有多大。
我们采用“TCGA-CHOL” 癌症的转录组数据进行分析，该数据集有45份样本，其中36份癌症组装，9份癌旁组织。分析采用edgeR, DESeq2, limma 进行差异分析。
1. 上调基因绘制韦恩图
2 下调基因绘制韦恩图
3. 差异表达基因绘制韦恩图
从韦恩图的分析结果来看，三款软件的分析结果，差别还是有的，其中DESeq2和edgeR的结果比较相近。所以在差异表达分析时，如果差异结果不满意，可以换一个软件试试。
- 发表于 2018-11-23 14:32
- 阅读 ( 5627 )
- 分类：TCGA
