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Guide for library design and bias correction for large-scale transcriptome studies using highly multiplexed RNAseq methods

机译:使用高度复用的RNAseq方法进行大规模转录组研究的文库设计和偏差校正指南

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摘要

BackgroundStandard RNAseq methods using bulk RNA and recent single-cell RNAseq methods use DNA barcodes to identify samples and cells, and the barcoded cDNAs are pooled into a library pool before high throughput sequencing. In cases of single-cell and low-input RNAseq methods, the library is further amplified by PCR after the pooling. Preparation of hundreds or more samples for a large study often requires multiple library pools. However, sometimes correlation between expression profiles among the libraries is low and batch effect biases make integration of data between library pools difficult.
机译:背景技术使用大量RNA的标准RNAseq方法和最近的单细胞RNAseq方法使用DNA条形码识别样品和细胞,并且在高通量测序之前将条形码化的cDNA汇集到文库中。在单细胞和低输入RNAseq方法的情况下,合并后通过PCR进一步扩增文库。为大型研究准备数百个或更多样本通常需要多个库库。但是,有时文库之间的表达谱之间的相关性很低,并且批次效应偏差使文库库之间的数据整合变得困难。

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