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※ 引述《lingon (林果)》之銘言: : 我先拋磚引玉先丟個實際遇到的問題讓大家討論看看 : 要不然整天只剩上世紀的問題跟要paper 也不是辦法 : 今天我有十對Tumor/Normal sample pair for cancer X, fresh tissue : 已經製造了如下: : 1. 兩對 full genome sequence : 2. 一對 (Tumor/Normal) RNASeq transcriptome : 3. 三對 full genome Methylation array : 4. 兩對 mRNA array : 目前除了做CNV detection, Differential expression 等較平常的分析外 : 還開始看RNA editing, 除此之外, 不曉得大家有什麼其他可以切入的角度 : 來分析這份資料? 請問上述的sample應該是對應的吧? 看你有提到RNA editing, 應該是有吧? 另外有做sequening的同時, 不知道你們的coverage有多少? 因為coverage決定了能做多少的分析 而且你們上述的data都是不同層次的 可以垂直整合 每個層次都是切入點 例如 DNA single nucletide variation (可信度取決於你的coverage) -> 是否有影響到RNA的表現量->alterative splicing event是否能在mRNA array上看到 Methylation array也是可以跟RNA的表現量一起看 RNA的表現量同時又可以來看他們互相的調控關係 假設DNMT有mutation, deletion等等, 那methylation array會看到差異 RNA的表現量也會 : ※ 引述《hajimels (阿一)》之銘言: : : 其實這邊反應著台灣做研究的人對於生資這個領域的態度 : : 生資 = Array.new : : 生資[0] = "blast" : : 生資[1] = "ncbi找sequence" : : 生資[2] = "電腦" : : 生資[3] = "???" : : 生資.each do |ability| : : print "我有一個同學在做生資的,他應該會"+ ability : : end : : 以上..... -- ★ミ ζ _. /(╯ 【今晚的天空有一顆流星劃過 在預言著什麼】|> --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 123.193.225.3
1F:推 lingon:Let's say coverage are all >150X for DNA 04/07 20:29
2F:推 lingon:Pair End RNASeq with 50 million read per sample 04/07 20:37
3F:→ lingon:單一實驗的切入點當然是最直接的, 現在比較傷腦筋的是整合 04/07 20:38
4F:→ lingon:的方式 04/07 20:39
5F:→ hajimels:I've mentioned some integrative directions. 04/08 22:43







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