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基于微 RNA 测序数据的计算分析。

In Silico Analysis of Micro-RNA Sequencing Data.

机构信息

Department of Genetics, University of Granada, Granada, Spain.

Department of Molecular Biosciences, Stockholm University, Stockholm, Sweden.

出版信息

Methods Mol Biol. 2021;2284:231-251. doi: 10.1007/978-1-0716-1307-8_13.

DOI:10.1007/978-1-0716-1307-8_13
PMID:33835446
Abstract

High-throughput sequencing for micro-RNAs (miRNAs) to obtain expression estimates is a central method of molecular biology. Surprisingly, there are a number of different approaches to converting sequencing output into micro-RNA counts. Each has their own strengths and biases that impact on the final data that can be obtained from a sequencing run. This chapter serves to make the reader aware of the trade-offs one must consider in analyzing small RNA sequencing data. It then compares two methods, miRge2.0 and the sRNAbench and the steps utilized to output data from their tools.

摘要

高通量测序用于 micro-RNAs(miRNAs)以获取表达估计是分子生物学的一种核心方法。令人惊讶的是,有许多不同的方法可以将测序输出转换为 micro-RNA 计数。每种方法都有自己的优缺点,会影响从测序运行中获得的最终数据。本章旨在让读者意识到在分析小 RNA 测序数据时必须考虑的权衡。然后比较了两种方法,miRge2.0 和 sRNAbench 以及从它们的工具输出数据所使用的步骤。

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