A survey of best practices for RNA-seq data analysis

2016· review· en· 2 886 citations· W2236822143 sur OpenAlex· 10.1186/s13059-016-0881-8

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Résumé

RNA-sequencing (RNA-seq) has a wide variety of applications, but no single analysis pipeline can be used in all cases. We review all of the major steps in RNA-seq data analysis, including experimental design, quality control, read alignment, quantification of gene and transcript levels, visualization, differential gene expression, alternative splicing, functional analysis, gene fusion detection and eQTL mapping. We highlight the challenges associated with each step. We discuss the analysis of small RNAs and the integration of RNA-seq with other functional genomics techniques. Finally, we discuss the outlook for novel technologies that are changing the state of the art in transcriptomics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

La notice

Revue: Genome biology
Thématique: Genomics and Phylogenetic Studies
Domaine: Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Établissements canadiens: Simon Fraser University
Organismes subventionnaires: National Institute of General Medical SciencesEuropean Regional Development FundNational Key Research and Development Program of ChinaSeventh Framework ProgrammeMedical Research CouncilScience for Life LaboratoryÅbo AkademiSimon Fraser UniversitySigrid Juséliuksen SäätiöTsinghua National Laboratory for Information Science and TechnologyUniwersytet im. Adama Mickiewicza w PoznaniuKarolinska InstitutetTurun YliopistoAcademy of FinlandTsinghua UniversityWellcome TrustHelsingin Yliopisto
Mots-clés: RNA-SeqBiologyComputational biologyExpression quantitative trait lociTranscriptomeFunctional genomicsGenomicsRNARNA splicingAlternative splicingGenePipeline (software)GeneticsGene expressionGenomeComputer scienceExonSingle-nucleotide polymorphism
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2236822143