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?