A análise de RNA-seq envolve múltiplas etapas, incluindo
mapeamento de leituras, quantificação, normalização e
análise estatística de expressão diferencial. O mapeamento
eficiente de sequências contra um genoma de referência pode
impactar diretamente a precisão dos resultados, assim como
a escolha de métodos de quantificação e normalização.
Ferramentas como STAR e HISAT2 realizam alinhamento,
enquanto Salmon emprega um modelo livre de alinhamento
para quantificação. Da mesma forma, pacotes estatísticos
como DESeq2, edgeR e limma são amplamente utilizados
para normalizar e identificar genes diferencialmente
expressos. Qual abordagem melhor representa as vantagens
e limitações das diferentes metodologias de análise de RNAseq?