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yuehedou木蟲 (小有名氣)
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[求助]
miRNA差異表達(dá)分析時(shí)reads數(shù)目的校準(zhǔn)(TPM)問題
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在做miRNA的差異表達(dá)分析時(shí),很多文章里都要使用TPM(Transcripts per million,公式為:?jiǎn)我籱iRNA reads數(shù)×10^6/總reads數(shù))來校準(zhǔn)miRNA的表達(dá)量,這樣做是為了去除pcr擴(kuò)增文庫(kù)時(shí)的偏倚嗎? 然后,如果使用TPM進(jìn)行校準(zhǔn),那也會(huì)產(chǎn)生另外的差異啊我覺得,舉個(gè)極端的例子:樣品A中實(shí)際總共表達(dá)了10個(gè)reads,其中miR1表達(dá)了2個(gè);樣品B總共表達(dá)了100個(gè)reads,其中miR1表達(dá)了20個(gè),——實(shí)際上在兩個(gè)樣品中miR1是顯著差異表達(dá)的,但經(jīng)TPM校準(zhǔn)后,兩個(gè)樣品中其表達(dá)量就都成了20 000,就一樣了么,那么校準(zhǔn)豈不是產(chǎn)生了原來沒有的錯(cuò)誤?? 我覺得miRNA是短序列,不存在轉(zhuǎn)錄組中序列片段長(zhǎng)短的問題,那么直接使用reads的count作為其相應(yīng)miRNA的表達(dá)量豈不是更好? 歡迎討論! |
miRNA測(cè)序數(shù)據(jù)分析 |

木蟲 (正式寫手)
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這其實(shí)是個(gè)normalization的過程,因?yàn)榧偃缒阌卸鄠(gè)樣品(》=2),測(cè)序得到的total mapping reads的數(shù)目是不一樣的,大家必須normalize到同一個(gè)水平才方便比較。 你說的實(shí)際應(yīng)該是指細(xì)胞內(nèi)真正表達(dá)的數(shù)量吧,但是實(shí)際上通過測(cè)序你是拿不到真正意義上的絕對(duì)表達(dá)量,只是一個(gè)相對(duì)的表達(dá)量。我們?cè)谶M(jìn)行2個(gè)或者多個(gè)樣品genes或者miRNA表達(dá)差異分析比較的時(shí)候,是默認(rèn)總體RNA表達(dá)的一樣多的。簡(jiǎn)單來說就是你例子中sample A和B的RNA總量是一致的,不過A測(cè)序測(cè)到了10個(gè)reads,B測(cè)序測(cè)的比較多,拿到了100個(gè)reads,如果A也達(dá)到B的測(cè)序深度,其實(shí)miR1也就是20個(gè)reads,表達(dá)量是一致的。 不知道你明白否 |
木蟲 (小有名氣)
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我覺得total mapping reads的數(shù)目不一樣才是正常的,因?yàn)槭遣煌瑯悠贰?fieldset> 你說的實(shí)際應(yīng)該是指細(xì)胞內(nèi)真正表達(dá)的數(shù)量吧…… 我說的是實(shí)際表達(dá)量。我認(rèn)為只要能控制建庫(kù)均勻度、測(cè)序深度,那得到的數(shù)據(jù)反映的應(yīng)該就是實(shí)際表達(dá)豐度,即使這種反映是將原來的表達(dá)量以一種集體相對(duì)的方式表現(xiàn)出來,例如將實(shí)際的表達(dá)量整體放大。因?yàn)閷?shí)際總體和單個(gè)的表達(dá)量就不一致,在測(cè)序深度同樣為10的情況下,樣品A中miR1表達(dá)了1,放大10倍就測(cè)得了10;B中miR1表達(dá)了10,放大10倍就成了100. 那我們后邊又進(jìn)行校準(zhǔn),就人為地抹掉了這種差異——實(shí)際上它們卻是有顯著差異的。 |

木蟲 (正式寫手)
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其實(shí)你假設(shè)下就知道了,上機(jī)測(cè)序的total miRNA量 A為10ng其中miR1有1ng,B為10ng其中miRNA1有0.1ng,那么你最后測(cè)序得到的結(jié)果比例還是這樣的,A中miR1為10%,B中miR1為1%,都normalization到100,那么A的miR1是10,B的是1。 <quote>在測(cè)序深度同樣為10的情況下,樣品A中miR1表達(dá)了1,放大10倍就測(cè)得了10;B中miR1表達(dá)了10,放大10倍就成了100. 那我們后邊又進(jìn)行校準(zhǔn),就人為地抹掉了這種差異——實(shí)際上它們卻是有顯著差異的。</quote> 校準(zhǔn)還是10:100哦,是有差異的啊。 |
木蟲 (小有名氣)

鐵蟲 (小有名氣)
木蟲 (小有名氣)

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