Impact of RNA-seq attributes on false positive rates in differential expression analysis of de novo assembled transcriptomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-throughput RNA sequencing studies are becoming increasingly popular and differential expression studies represent an important downstream analysis that often follow de novo transcriptome assembly. If a lot of attention has been given to bioinformatics tools for differential gene expression, little has yet been given to the impact of the sequence data itself used in pipelines. RESULTS: We tested how using different types of reads from the ones used to assemble a de novo transcriptome (both differing in length and pairing attributes) could potentially affect differential expression (DE) results. To investigate this, we created artificial datasets out of long paired-end RNA-seq datasets initially used to build the assembly. All datasets were compared via DE analyses and because all samples come from the same sequencing run, DE of genes or isoforms can be interpreted as false positives resulting from sequence attributes. If the false positive rate for differential gene expression does not seem to be strongly affected by sequencing strategy (max. of 3.5%), it could reach 12.2% or 28.1% for differential isoform expression depending of the pipeline used. The effect of paired-end vs. single-end strategy was found to have a much greater impact in terms of false positives than sequence length. CONCLUSION: In light of false positive rate results, we recommend using paired-end over single-end sequences in differential expression studies, even if the impact is less serious for differential gene expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,059 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».