Comparison of <i>de novo</i> and reference genome-based transcriptome assembly pipelines for differential expression analysis of RNA sequencing data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective As sequencing technologies become more accessible and bioinformatic tools improve, genomic resources are increasingly available for non-model species. Using a draft genome to guide transcriptome assembly from RNA sequencing data, rather than performing assembly de novo , affects downstream analyses. Yet, direct comparisons of these approaches are rare. Here, we compare the results of the standard de novo assembly pipeline (‘Trinity’) and two reference genome-based pipelines (‘Tuxedo’ and the ‘new Tuxedo’) for differential expression and gene ontology enrichment analysis of a companion study on Atlantic cod ( Gadus morhua ). Results The new Tuxedo pipeline produced a higher quality assembly than the Tuxedo suite. However, greater enrichment of Trinity-identified differentially expressed genes suggests that a higher proportion of them represent biologically meaningful differences in transcription, as opposed to transcriptional noise or false positives. Coupled with the ability to annotate novel loci, the increased sensitivity of the Trinity pipeline might make it preferable over the reference genome-based approaches for studies aimed at broadly characterizing variation in the magnitude of expression differences and biological processes. However, the ‘new Tuxedo’ pipeline might be appropriate when a more conservative approach is warranted, such as for the identification of candidate genes.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».