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,...

Full description

Bibliographic Details
Author: Chamorro Poyo, Cristina
Format: master thesis
Publication Date:2019
Country:España
Institution:Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
Repository:O2, repositorio institucional de la UOC
OAI Identifier:oai:openaccess.uoc.edu:10609/96466
Online Access:http://hdl.handle.net/10609/96466
Access Level:Open access
Keyword:RNA-seq
bioconductor
gene differential expression analysis
análisis de expresión génica diferencial
anàlisi d'expressió gènica diferencial
Bioinformatics -- TFM
Bioinformàtica -- TFM
Bioinformática -- TFM
Description
Summary: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.