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(無題) 削除/引用 No.11532-5 - 2023/06/17 (土) 21:31:16 - あの 解析に用いる遺伝子の総数が大事で、多すぎても少なすぎてもダメですね。 そのため、 　増える遺伝子だけでの解析 　減る遺伝子だけでの解析 　両方 をやって見れば良いです。

(無題) 削除/引用 No.11532-4 - 2023/06/17 (土) 11:29:45 - seq 増加遺伝子群と減少遺伝子群の２つに分けて、GO解析 →ありがとうございます。 増加した遺伝子、減少した遺伝子はわかりますが、この方法だと表示されるGoの群に意味はあるのでしょうか？ 例えば、糖代謝とします。 増加した遺伝子だけでGO解析を行ない、糖代謝と表示された場合、糖代謝の増加と言えるのでしょうか？減少した遺伝子の中でも糖代謝増加に関与するものはあるかと思うのですが。

(無題) 削除/引用 No.11532-3 - 2023/06/17 (土) 08:49:15 - おお 目的によるでしょう。 まあ一つ一つ遺伝子名は見て行って全体を把握するのは大事だと思います。バリデーションとしてピックアップするなら、差が大きいほうから見ていけばいいでしょうけど、そのGOのタームに特徴的と思えるような遺伝子とか、自身が研究で考えているコンセプト（仮説）に合うような遺伝子を選ぶこともあると思います。 また少し絞るなら発現の違いにおいてｐ値を高く設定するのもやり方かと思います。あるいは2倍で切っているなら３倍の差にするとか。 １００程度なら全部見てもある程度キャリアーがある人なら半分以上は知っているだろうから、まあそんなに苦労でもなさそうだけど。研究初めて浅いひとは確かにいっぱいと感じるでしょう。でも、研究続けるならなんだかんだとそういう遺伝子を見かけることがあるようになるわけだし（違う研究でまたRNAseqしたらなおさら）、この機会に発現量やｐ値で多少絞ったとしてもすべて見ていったらどうでしょうか。 こういう骨は折れても大丈夫だと思います。わたしはもう粉々ですね。

(無題) 削除/引用 No.11532-2 - 2023/06/17 (土) 08:17:19 - が 増加遺伝子群と減少遺伝子群の２つに分けて、GO解析

RNA-seqの事後解析 削除/引用 No.11532-1 - 2023/06/17 (土) 08:04:52 - seq Metascapeを用いて、RNA-seqの解析を行っています。 遺伝子発現が大きく変化したか否かはわかるのですが、具体的に 1) G0の群として、減少したのか、増加したのか 2) １つずつの遺伝子が減少したのか、増加したのか の2点を調査するのにてこづっています。 G0の番号から調べて100個ほどある遺伝子発現を1個ずつ見ているのですが、骨が折れるだけです。 みなさまどのように解析されているかご教授いただけないでしょうか？

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