JMPゲノミクス-ANOVAとdeseq2こんにちは。 私はJMPゲノミクスとRNA-Seqデータ分析の両方に不慣れです。 JMP Genomics 10は、差次的遺伝子発現データを決定する手段としてANOVAを実装しているようです。 ただし、RNA-Seq遺伝子発現研究の大部分は、deseq2または同様のRパッケージを使用しています。 2つの方法を比較した（または公開されたレポートを知っている）人はいますか？ 長所と短所は何ですか？
ファローアップ ... JMPゲノミクスにdeseq2を実装する方法はありますか？
分析その他Re：JMPゲノミクス-ANOVA vs deseq2こんにちは@LouisAltamura 、
違いを公表している人は誰も知りません。 JMP GのANOVAは、複数の因子、相互作用、入れ子、ランダム因子、および差次的発現の前兆としてのベースライン共変量を処理できると言えます。 Deseq2は、うまく機能しないか、多くの作業がないと実行できません。 また、出力のインタラクティブな性質もあります。
同様の基本的な実験計画を見ると、結果は同等です。 どちらも、カウントに負の二項分布を使用するか、データの変換（分散安定化）にlog2を使用します。どちらも、Benjamini-HochbergFDR補正のような複数のテスト補正方法を実行できます。 いくつかのオプションで多少の逸脱があるかもしれませんが、それらは結果に関して私が言えることから微妙です。
最大の違い：コーディングとポイントアンドクリックのインターフェース
別の関連する違い：無料であると認識されている（ただし、コーディングには人の時間とお金がかかる）とソフトウェアの購入コスト（ただしコーディングは不要）
JMP GenomicsはJMPに基づいているため、Rのローカルコピーに簡単に接続し、JSLを記述して接続を確立し、Deseq2を呼び出し、結果をJMP G / JMPに返してインタラクティブな視覚化を行うことができます。 非コーダー用のカスタムインターフェースも提供します。 このような状況のためのアドインをExpression / Genetics（ QuasRアライメント、埋め込み、ゲノムベイズ回帰、およびアウトクロスリンケージマップ）および予測モデリング（ XGBoost ）RまたはPythonに接続するJMP Pro / JMPGenomicsで。
