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[학술] transcriptomic data를 정규화시키고 log2변환하는 문제
(비회원)
  (2019-08-02 12:48)
 

안녕하세요. 

현재 석사생입니다. 전사체분석을 하고 있습니다.

그런데 문제가 있습니다.

#. FPKM을 quantil normalization 한 후 바로 이 데이터로 통계분석을 진행하나요?

(분석해준 회사에서는 quantil normalization 한 후 바로 통계분석 해주었습니다.

log2 변환은 그래프그릴때만 사용해서 보내주셨습니다.)

 

#. 아니면 quantil normalization 단계를 거친후 log2 변환시켜서 통계분석을 진행하나요?

 

구글에 검색을 해보아도 의견이 분분한거 같아 질문 남깁니다.



태그  #transcriptomic data   #전사체분석   #RNA seq
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  댓글 3  
회원작성글 RSNO(과기인)  (2019-08-02 14:51)
1
예전에 이 문제로 고민해본적이 있었는데요, 결론부터 말씀 드리면 저 같은 경우는 normalization 방법 말고 발현량이 아주 작은 것들 예를 들어 FPKM 발현량이 1이하인 애들은 분석에서 아예 제외 시키고 시작합니다. 그리고 발현량에 작은 수를 임의로 더해주고요. DEG 같은 경우 분석하는데 시간이 오래 걸리지 않으니 두가지 다 해보고 비교해보세요~ (어느 정도 발현한 애들은 그렇게 크게 달라지지 않아요~)
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회원작성글 미마(대학원생)  (2019-08-02 16:07)
2
답변감사합니다^_^
제가 이해하기로는 Log2 변환이 각 샘플의 variation을 줄이는 방법으로 사용되는것 같습니다.
그러면은 통계처리 할때에는 위에 적어주신 방법으로 하고 log2는 변환하지 않으신거죠?

(저도 이것저것 해보니 정말 유의하게 발현된 유전자들은 어떤 방법을 거쳐도 나타나긴 하더라구요
크게 달라지는것은 없는것 같습니다.)
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회원작성글 RSNO(과기인)  (2019-08-03 07:37)
3
ㅎㅎ 저는 주로 둘다를 합니다 ㅡㅡ;;;; 그래서 발현량이 작은데 피값이 엄청 낮은 애들은 자연스럽게 다 빠지게 되지요... (그래서 저 방법 사용하면 피값이 낮은 애들 숫자가 많이 줄어요)
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