異なるラボで情報処理したchip-seqのデータを比較する際、どのような点に気を付ければよいですか?
解析を行う前に、ラボの担当者からデータ処理のパイプラインに何を使用したか、確認してください。論文では多くの場合何を使用したかは言及されていますが、重要なパラメータについて言及されてない場合もあるようです。 一般に、データの有効性を評価するためのいくつかのパラメータがあります。以下の観点からシーケンス品質を定量化します: * ピークに含まれるリード数 * ピーク高さが高く、バックグラウンドが低い * シーケンス深度 * 複雑性の高いライブラリー(重複が少ない) * コントロールにおけるターゲットの濃縮が低い * レプリケート間で値が相似する * 遺伝子同士が近接する また、chip-seqデータを比較するパッケージも存在しますが、注意して使用する必要があります。 典型的にはchip-seqのバッチ効果は非常に大きく、異なるラボでのデータを比較することは簡単ではありません。実際、同じ研究室であっても昔のデータや昔のシーケンスマシンで得たデータと現在のchip-seqのデータを単純に比較できないのです。 解析に起因するバイアスを除去するためにも、比較の際はパイプライン処理をもう一度生データから並列で実施し直すことをお勧めいたします。