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Análisis de datos de RNA-Seq comparación de métodos para el estudio de expresión génica diferencial

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Autor: Sánchez Santana, Sara del Carmen
Director: Cubiles de la Vega, María Dolores
Departamento: Universidad de Sevilla. Departamento de Estadística e Investigación Operativa
Fecha: 2015-06
Tipo de documento: Trabajo Fin de Grado
Titulación: Universidad de Sevilla. Grado en Estadística
Resumen: RNA-Seq is a next generation sequencing (NGS) procedure of the DNA for discovering, profiling and quantifying RNA transcripts, so this technology allows for measure gene expression. The analysis of RNA-Seq data, which comprise discrete counts of reads mapped to genes or transcripts, is made up of different parts: quality control checks on raw sequence data,mapping reads to a reference genome, counts of reads and the detection of differentially expressed genes across different biological conditions. The Bioconductor project provides tools for identifying differential expression for RNA-Seq data by means of the use of R statistical programming language. We focus our attention on four Bioconductor packages: EdgeR, NOISeq, DESeq2 and Limma. Now let’s see the main features of these packages. - EdgeR: This package is based on the negative binomial distribution. The default method for the normalization of data is the trimmed mean of M-values (TMM). For filter out transcripts with very low ...
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Tamaño: 1.379Mb
Formato: PDF

URI: http://hdl.handle.net/11441/40809

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