Domanda:
Espressione differenziale con 2 trattamenti
Nitro
2017-10-30 20:41:14 UTC
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Ho i dati di espressione da una piccola coorte di campioni prelevati al basale e dopo 2 trattamenti indipendenti. Posso fare espressioni differenziali contrastando T1 e T2 o posso contrastare T1 vs basale e T2 vs basale e guardare le differenze. Qual è la differenza tra queste due analisi? Sono entrambi validi? In caso affermativo, quali inferenze si possono trarre da ciascuna di esse?

Due risposte:
Devon Ryan
2017-10-31 00:50:47 UTC
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Se sei interessato a esaminare le differenze tra due trattamenti, finirai per voler fare sia un contrasto diretto che i confronti individuali con la linea di base.

Il contrasto diretto darà voi i geni effettivamente espressi in modo differenziale tra le due condizioni. In pratica, potresti volerlo filtrare un po 'in modo da avere solo geni espressi in modo differenziale rispetto alla linea di base in almeno una condizione (p. Es., Per eliminare i geni solo leggermente più alti a causa di T1 e leggermente inferiori in T2, ma non abbastanza diversi in entrambi i casi DE). Usa una soglia di valore p piuttosto lassista (ad esempio 0,1 o 0,2) per questo.

Grazie. Qual è la tua opinione sui geni che possono essere significativi solo in 1 dei confronti con il basale ma non significativi nel contrasto diretto T1 vs T2?
Non c'è differenza nel contrasto tra T1 e T2, quindi non c'è differenza. Non importa se ti capita di ottenere una differenza significativa in una delle condizioni rispetto alla linea di base. Vuoi solo utilizzare i confronti con la linea di base per filtrare i risultati T1 rispetto a T2 (supponendo che tu abbia abbastanza geni DE per preoccuparti di farlo).
Un'altra domanda. Quindi, se volessi fare un'analisi del percorso e confrontare i due trattamenti in questo modo. Quando creo i miei elenchi di geni, come devo trattare i geni che sono DE in un solo trattamento rispetto al basale ma non DE nel contrasto diretto T1 vs T2?
Trattali come non DE.
Quindi eventuali geni che hanno risposte simili dal basale in entrambi i trattamenti vengono scartati? Non ti mancherebbe molto contesto se un gene dovesse essere DE vs baseline in entrambi i trattamenti e anche DE direttamente tra loro per fare uno degli elenchi finali?
Sì, tutti i geni con risposte simili dovrebbero essere scartati, poiché non sono diversi. Un gene non deve essere DE in entrambi i trattamenti rispetto al basale per essere DE tra di loro. Questo è anche il motivo per cui ho suggerito di utilizzare una soglia di valore p molto lassista se si desidera filtrare i risultati T2 rispetto a T1.
Scusa, intendevo fare un'analisi del percorso di ogni trattamento rispetto al basale separatamente per trovare la risposta grezza di ogni trattamento. Dal momento che sono diversi dalla linea di base, li includerei comunque solo nella loro rispettiva analisi del percorso?
Sì, certamente includili in questi casi.
Fantastico, grazie mille per il tuo aiuto. Lo apprezzo molto.
arupgsh
2017-10-31 10:19:18 UTC
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A seconda del tipo di trattamento utilizzato, l'insieme di DEG cambierà. Se i trattamenti hanno un tipo di effetto simile, otterrai un piccolo elenco (geni meno variabili avranno p-val più alto) utilizzando un cutoff di p<0.05. Quindi, è meglio iniziare con il confronto tra controllo e trattamento, quindi T1 vs T2.

Confronta gli elenchi da CTRL vs T1 e CTRL vs T2 otterrai i geni che sono espressi in entrambe le condizioni e unici per trattamenti individuali.

Se un gene ha un valore p di 0,049 in CTRL rispetto a T1 e 0,05 in CTRL rispetto a T2, lo si classificherà come univocamente DE in una condizione, quando non c'è alcuna differenza effettiva tra le condizioni.
Sì, è una situazione complicata.
Sono d'accordo che nel mio caso si tratta di una situazione difficile, si tratta di modalità di esercizio, quindi sono risposte estremamente simili. Il confronto tra T1 e T2 non produce quasi nulla se i confronti rispetto alla linea di base sono abbastanza diversi.


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Questa domanda e risposta è stata tradotta automaticamente dalla lingua inglese. Il contenuto originale è disponibile su stackexchange, che ringraziamo per la licenza cc by-sa 3.0 con cui è distribuito.
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