D 2024

Optimizing of pre-processing analysis for Illumina RNA-Seq data in Arabidopsis thaliana

SCHWARZEROVÁ, Jana; Patrícia JANIGOVÁ; Martina DVOŘÁČKOVÁ a Wolfram WECKWERTH

Základní údaje

Originální název

Optimizing of pre-processing analysis for Illumina RNA-Seq data in Arabidopsis thaliana

Autoři

SCHWARZEROVÁ, Jana; Patrícia JANIGOVÁ; Martina DVOŘÁČKOVÁ ORCID a Wolfram WECKWERTH

Vydání

2024. vyd. Brno, Proceedings II of the Conference Student EEICT, od s. 142 - 145, 4 s. 2024

Nakladatel

Brno University of Technology

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10611 Plant sciences, botany

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Označené pro přenos do RIV

Ano

Organizační jednotka

Středoevropský technologický institut

ISSN

EID Scopus

Klíčová slova anglicky

Arabidopsis thaliana; Gene expression analysis; Quality control; Transcriptomics

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 26. 3. 2026 23:42, Mgr. Eva Dubská

Anotace

V originále

Gene expression analysis through RNA sequencing (RNA-Seq) has revolutionized molecular biology, providing profound insights into the intricate transcriptional landscapes of organisms. Arabidopsis thaliana, a widely studied model plant, serves as a cornerstone for investigating fundamental biological and ecology processes. However, accurate interpretation of RNASeq data hinges on meticulous pre-processing methods to ensure data integrity and trustworthiness, especially in the context of Illumina sequencing. In this research, we present a comprehensive framework for optimizing pre-processing analysis tailored specifically for Arabidopsis thaliana RNA-Seq datasets generated through Illumina sequencing. Our approach encompasses rigorous quality control, precise read alignment, transcript quantification, and normalization procedures crucial for subsequent differential expression analysis. Additionally, we address unique considerations and challenges inherent to Arabidopsis thaliana datasets, providing valuable insights for researchers in the field.

Návaznosti

LM2015043, projekt VaV
Název: Česká infrastruktura pro integrativní strukturní biologii (Akronym: CIISB)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Czech Infrastructure for Integrative Structural Biology
LM2015085, projekt VaV
Název: CERIT Scientific Cloud (Akronym: CERIT-SC)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, CERIT Scientific Cloud