最近讀到一篇博文，介紹了學(xué)習(xí) RNAseq 數(shù)據(jù)分析非常推薦的兩篇綜述和七個在線教程并發(fā)表了相關(guān)評論。本文將進(jìn)行簡要整理并對相關(guān)評論內(nèi)容進(jìn)行大致翻譯，供國內(nèi)讀者參考。
兩篇綜述
J. Costa-Silva et al.
這篇文獻(xiàn) 基于實際 qRT-PCR 測量得到的結(jié)果對各種統(tǒng)計分析技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的比較。他們得出的主要結(jié)論是 NOIseq，limma + voom 和 DESeq2 是精度，準(zhǔn)確度和靈敏度三者平衡最好的幾組軟件。本文的圖 1 展示了 RNAseq 數(shù)據(jù)分析不同階段中使用的各種工具的精彩總結(jié)。
Ana Conseca et al.
2016 年的這篇文獻(xiàn)應(yīng)該叫做 RNA-seq 分析方法中的沃爾瑪. 它方方面面都有涉及到不少東西因此也被很多文章引用。
在線教程
接下來將會提到七個詳細(xì)的在線教程。你可以下載他們的數(shù)據(jù)然后嘗試使用 R 重現(xiàn)分析步驟。唯一的缺點是這些教程主要介紹了六七年前發(fā)布的成熟方法。如果你正在找過去兩三年內(nèi)發(fā)布的那些方法（例如 Kallisto，Salmon）就需要查閱它們的用戶手冊了。
Annick Moisan, Ignacio Gonzales, Nathalie Villa-Vialaneix
這個教程 在統(tǒng)計方面非常強(qiáng)，你可以下載他們編寫的很好的 pdf 版本教程。
Friederike Dündar, Luce Skrabanek, Paul Zumbo
這個教程 是生物信息教程中為數(shù)不多帶有詳細(xì)實驗步驟的。
Thomas Girke, Rakesh Kaundal (UC Riverside)
來自加州大學(xué)河濱分校的 Thomas Girke 的教程 非常優(yōu)秀， 這里還有一個他舊版教程的PPT。
另外，來自同一個學(xué)校的 Rakesh Kaundal 也有一個詳細(xì)的教程。
Mike Love
Mike Love 是 DESeq2 的主要作者，他在 bioconductor 上有一個 很棒的教程. 同時別忘了看 DEseq2 的vignette.
Stanford Bios221
這個小組發(fā)表了和各種 Bioconductor 主題相關(guān)的 一系列詳細(xì)教程 其中就包括是用edgeR 來分析 RNAseq。
University of Cambridge
這個教程 是一個而來自劍橋大學(xué)的優(yōu)秀在線教程。
List of All Analysis Steps including Biological Analysis
Weijun Luo 是 GAGE 和 pathview 這兩個工具的作者, 他發(fā)表過一個關(guān)于RNAseq 分析流程的簡要總結(jié)。
上述所有提到的 PDF 相關(guān)文檔已經(jīng)下載打包，下載地址：鏈接：https://share.weiyun.com/5rvQy3e
