Links低発現遺伝子のフィルタリングまずは、あまりにも発現量の低い遺伝子を取り除きます!なぜ低発現遺伝子を取り除く必要があるかというと、のちに行う発現変動解析の邪魔になってしまうからです。change(FC)が大きくなりやすく、本来誤差であるはずの差でさえも発現変動であると勘違いをしてしまうリスクがあります。遺伝子はタンパク質に翻訳されたりして生物学的に意味を持つために、最低限のレベルで発現している必要があります。CPMではなくカウント値でフィルタリングする点にご注意ください。正規化(Normalization)次に正規化を行います!正規化って何なの?端的にいうと「生物学的なエフェクトとは無関係な外的要因による発現量の変化」を無視できるようにするために「各サンプルの遺伝子発現量の分布を揃える」ことです!RNA-seqのデータは、サンプル調整やシーケンシングの過程で意図せず遺伝子発現量に影響を与えられることがあります。サンプルAとサンプルBは実験が行われた場所が違ったために、サンプルの置かれた温度に差があったなどです。plot発現変化の大きさと統計的有意性を同時に可視化することができるのがボルケーノプロットです!ボルケーノプロットは、X軸に発現変化の対数値(例えば対照群と実験群の比)を、Y軸に対数変換された調整済みp値(例えばBenjamini-Hochberg法による多重検定補正後の値)をプロットします。大きな発現変化と高い統計的有意性を持つ遺伝子は、プロット上部の右側に配置されます。逆に、小さな発現変化と低い統計的有意性を持つ遺伝子は、プロットの下部に配置されます。RNA-seq実験では、何千もの遺伝子が同時に解析されるため、膨大な量のデータが得られます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。WordPress.。