• Транскриптомный анализ позволяет исследовать качественные и количественные соотношения генов в организме.
• Секвенирование РНК позволяет получить информацию о процессах, протекающих на разных стадиях метаболических каскадов.
• Транскриптомика делится на bulk RNA-seq (секвенирование ткани целиком) и single-cell RNA-seq (каждой отдельной клетки).
• Bulk RNA-seq дает информацию о ткани или образце в среднем, single-cell охватывает данные о каждой индивидуальной клетке.
• Для анализа экспрессии используются пакеты R, такие как gplots, ggplot2, plotly, ComplexHeatmap, EnhancedVolcano, RColorBrewer, circlize.
• Для bulkRNA-seq требуются до 16 ГБ ОЗУ, для scRNA-seq используются сервер или кластер и пакеты Seurat, Matrix, celldex, SingleR и другие.
• Транскриптомные данные получаются из миллионов фрагментов молекул РНК в формате FASTQ.
• Пайплайн работы включает предобработку данных, выравнивание и подсчет количества генов.
• Анализ дифференциальной экспрессии позволяет оценить изменения экспрессии генов в образце по сравнению с контролем.