Análisis de datos de RNA-Seq empleando diferentes paquetes desarrollados dentro del proyecto Bioconductor para estudios de expresión génica diferencial

A pesar de que la tecnología RNA-Seq está suponiendo una auténtica revolución de los estudios en transcriptómica y, prácticamente, ha desplazado a técnicas previas como los microarrays, todavía no se ha decidido la metodología estándar a seguir para el análisis de los datos derivados, especialmente, de estudios de expresión génica diferencial. La búsqueda de herramientas para el análisis de los datos en este tipo de estudios ha llevado a la adaptación de paquetes diseñados inicialmente para el análisis de datos de microarrays así como al desarrollo de nuevos programas basados en técnicas estadísticas especializadas. Estas herramientas tienen ventajas, limitaciones y metodología a veces poco conocida por los investigadores. Este trabajo aborda la comparación de los tres paquetes del proyecto Bioconductor más populares para el análisis de datos de estudios de expresión génica diferencial: Limma, EdgeR y DESeq2. Para ello, se realizó un exhaustivo análisis de datos procedentes de experimentos reales de RNA-Seq. Las ventajas e inconvenientes identificadas en cada paquete permitirá a los investigadores tomar decisiones más acertadas de acuerdo a las características del experimento.

Grantor dc:publisher

Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

Year dc:date.issued

2019

Author dc:creator

• Chamorro Poyo, Cristina

• RNA-seq
• bioconductor
• gene differential expression analysis
• análisis de expresión génica diferencial
• anàlisi d'expressió gènica diferencial

Statement dc:rights

• CC BY-NC-ND

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

http://hdl.handle.net/10609/96466

OAI identifier oai:identifier

oai:openaccess.uoc.edu:10609/96466