質問:
EPIC DNAメチル化データ分析中に従うべきいくつかの良い習慣は何ですか?
deepseas
2017-06-07 01:58:15 UTC
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最近、いくつかの EPIC DNAメチル化データを取得しましたが、従うべきいくつかの良い習慣は何でしょうか?正規化と差分分析について知りたいです。ありがとうございます。

こんにちは深海、ようこそ、BioinformaticsStackExchangeに質問を投稿していただきありがとうございます。 EPICDNAメチル化データが何であるかについて興味があるかもしれない人々のためにInfiniumEPICWebページへのリンクを追加しました。あなたの質問は非常に広範であり、なぜこの分析を行いたいのかについての裏話を追加することで大幅に改善されます(たとえば、これは単一の個別の研究ですか?RNASeqデータと比較しますか?)。バイオインフォマティクスは非常に大きな主題分野であり、[ほぼ]同じことを行うにはさまざまな方法があります。そのため、質問を明確にするための支援をいただければ幸いです。
返信ありがとうございます!このデータには、5つのグループ(5 + 6 + 1 + 2 + 2)を持つさまざまな個人からの16のサンプルがあります。 1と2のグループの力を得るのは難しいでしょうが、主な目的は、関心のある特定の既知の遺伝子についてのアイデアを得ることです。
条件ごとの複製数が少ない場合、edgeR、limma、deseq2のようなコントラストを作成することは困難です。 2はまだ機能するかもしれませんが、単一の状態の1はうまくいきません。理想的には、EPICアレイまたは450kを使用する場合、両方とも標準の450k分析ツールで機能します。 DimMER / Rnbeadsなどのツールを試してください。ただし、グループごとの複製が多いほど、状況は良好になります。ではごきげんよう!
1 回答:
#1
+6
Ben D.
2017-06-07 04:10:15 UTC
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EPICデータは、イルミナ(450k)からのメチル化アレイデータの前の反復と同じ方法で処理できます。これは、.idatファイルから始めて、正規化を実行する必要があることを意味します(たとえば、minfiパッケージを介して)。 minfiの作成者からの最近の論文は、パッケージからの正規化されたEPICデータを、たとえばレベル3のTCGAデータとすぐに比較できることを明確にしているため、特に役立ちます。

その後、マニフェストを使用してゲノム座標をプローブに付加し、それらを機能領域に分離することをお勧めします。たとえば、規制地域のみでメチル化の差異をテストすることにより、テストの総数を大幅な差異が生じると予想されるものに減らすことで、統計的検出力を高めることができます。

差異のある既存のパッケージがあります。メチル化分析ですが、複製の構造や目的がわからないと、正しい方向を示すことは困難です。



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