TCGA RNA Seq的R包分析选择？

1、用简易TCGA下载的数据有三种Count，FKPM， FKPM-UP。上述三种数据是否都需要进行标准化之后才能进行后续的差异分析？

2、Count，FKPM， FKPM-UP这三种数据应该用什么方法进行标准化？

3、进行标准化之后，这三种数据改用哪一个R包进行分析？还是所有的R包都可以选择？

4、附上2个分析RNA Seq数据的网站（http://www.mirnet.ca/， http://www.networkanalyst.ca/）。我把数据上传到网站上，但同一肿瘤的Count，FKPM， FKPM-UP分别上传至上述网站上，得到的结果不同。该怎么取舍？

急求各位大神帮助

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3 个回答

TwoBeNO.1 - 生物信息分析人员 2017-11-16 16:00

祝让飞 - 生物信息工程师 2017-11-16 21:07

1、筛选差异的话可以使用DECenter,counts数据无需标准化直接使用edgR，fpkm的话可以先转TPM

2、如果筛选差异简单点的话直接用count 然后使用edgR就好，后续要继续分析的话用FPKM,我习惯先转成TPM，此时用T检验都行，FPKM-up没有用过

3、如上

4、不同的数据的话结果肯定是不同的，不过一般大部分差异基因都是一样的，你可以取交集

hty 2019-01-09 00:21

老师请问什么是后续分析呢？第二条提到的“后续要继续分析的话用FPKM,我习惯先转成TPM”。

用counts通过DECenter得到差异表达的数据后，接下来打算做生存分析，火山图，热图，Go分析，KEGG分析。

这时应该在之前把FPKM用归一化中的TPM转换么？然后在开始差异分析，生存分析等等接下来的操作？

期待老师的解答，谢谢。