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2022．03
【RNAseq分析對決--大眾 vs. 小眾 || DEG差異基因分析】
|| DEG差異基因分析 ||
到底是這家的RNAseq服務吸引人，還是那家的RNAseq服務令人嚮往?
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本集對決內容 -- 大眾 vs. 小眾
關鍵的步驟，需要眾多的支持
差異基因的統計方法這麼多種，這種方法好嗎?
有沒有更多差異結果的呈現方法呢?
不論是實驗設計，或是選擇分析方法前，總會查詢文獻，並選擇Citation次數多的資料來參考。
站在成功大眾的肩膀上，總是能倍感安心
多種呈現方法的選擇，總能挑到適合你的！
這家的大眾和那家的小眾，對決結果會是如何 ?
▍差異基因的分析工具這麼多種，這種方法好嗎? 比一比就知道！
▶▶ 小眾
使用EBSeq分析工具，文章引用次數1,062 (截至2022/1/19)。
▶▶ 大眾
圖爾思使用DESeq2分析工具，文章引用次數33,055 (截至2022/1/19)。
▍有沒有更多差異基因結果的呈現方法呢?
▶▶ 小眾
篩選條件PPEE<0.05，圖片使用Scatter plot呈現。
▶▶ 大眾
圖爾思使用篩選條件p.adj<0.05，除了Scatter plot外，更提供：MA plot、Volcano plot、Heatmap，3種差異基因呈現方式，MA plot 和 Volcano plot 可用於觀察整體基因表現量差異趨勢。
不同圖有不同閱讀方法，可自由挑選最適合你的圖。
▍精美圖搶先看
對於科學家來說，跨入生物資訊的領域對大多的科學家來說，需要花費大量的精力去理解程式碼和統計學。
提供科學家們最安心和最多元的分析內容是圖爾思不斷努力的方向！圖爾思RNAseq分析，真的"五"料！
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