Análisis de datos de RNA-Seq empleando diferentes paquetes desarrollados dentro del proyecto Bioconductor para estudios de expresión génica diferencial

Abstract

A pesar de que la tecnología RNA-Seq está suponiendo una auténtica revolución de los estudios en transcriptómica y, prácticamente, ha desplazado a técnicas previas como los microarrays, todavía no se ha decidido la metodología estándar a seguir para el análisis de los datos derivados, especialmente, de estudios de expresión génica diferencial. La búsqueda de herramientas para el análisis de los datos en este tipo de estudios ha llevado a la adaptación de paquetes diseñados inicialmente para el análisis de datos de microarrays así como al desarrollo de nuevos programas basados en técnicas estadísticas especializadas. Estas herramientas tienen ventajas, limitaciones y metodología a veces poco conocida por los investigadores. Este trabajo aborda la comparación de los tres paquetes del proyecto Bioconductor más populares para el análisis de datos de estudios de expresión génica diferencial: Limma, EdgeR y DESeq2. Para ello, se realizó un exhaustivo análisis de datos procedentes de experimentos reales de RNA-Seq. Las ventajas e inconvenientes identificadas en cada paquete permitirá a los investigadores tomar decisiones más acertadas de acuerdo a las características del experimento.

Despite the fact RNA-Seq technologies suppose a major change within transcriptome analysis, replacing previous technologies like microarrays; a standard method for processing its outputs, especially differential gene expression analysis, has not yet been decided. Search for data analysis tools, in this type of studies, has led the implementation of previously microarrays data analysis package as well as, new software development based on specialized statistical techniques. Advantages and disadvantages about these tools are not usually well-known by researchers. This project focuses on the comparison of three most popular Bioconductor packages for differential gene expression data analysis: Limma, EdgeR and DESeq2. An exhaustive data analysis, from real RNA-Seq experiments, was done in order to achieve this goal. Identification of advantages and disadvantages within all the three packages will allow researchers to take right decisions according experiment specifications.

A pesar que la tecnologia RNA-Seq està suposant una autèntica revolució dels estudis en transcriptómica i, pràcticament, ha desplaçat a tècniques prèvies com els bioxips, encara no s'ha decidit la metodologia estàndard a seguir per a l'anàlisi de les dades derivades, especialment, d'estudis d'expressió gènica diferencial. La cerca d'eines per a l'anàlisi de les dades en aquest tipus d'estudis ha portat a l'adaptació de paquets dissenyats inicialment per a l'anàlisi de dades de bioxips així com al desenvolupament de nous programes basats en tècniques estadístiques especialitzades. Aquestes eines tenen avantatges, limitacions i metodologia a vegades poc coneguda pels investigadors. Aquest treball aborda la comparació dels tres paquets del projecte Bioconductor més populars per a l'anàlisi de dades d'estudis d'expressió gènica diferencial: Limma, EdgeR i DESeq2. Per a això, es va realitzar una exhaustiva anàlisi de dades procedents d'experiments reals d'RNA-Seq. Els avantatges i inconvenients identificades en cada paquet permetrà als investigadors prendre decisions més encertades d'acord a les característiques de l'experiment.