4. 差异表达分析(全细胞水平) 在使用元细胞分析前,我想先使用全细胞水平进行分析,以展示全细胞水平下的差异表达分析效果,在教程中,我们只分析CD4 T cells的差异表达基因,希望能通过CD4 T cells的差异来表明治疗前后免疫应答响应的变化。 我们这里可以使用ttest或者是DESeq2两种模型,两种模型的效果我将分别演示: 4.1...
这里将利用R语言的edgeR包来演示差异基因集分析。 这里我使用的R版本是4.0.2,edgeR是3.32.1 1. 简介 差异基因分析(Differential Expression Analysis,DEG),就是将不同处理下的基因表达数据同对照组做统计分析,筛选出具有显著表达变化的基因集,称为差异基因集。 当我们将生物样本经过某一处理后,如热激后,再进行RNA...
做生物生理生化生信数据分析时,最常听到的肯定是“差异(表达)基因分析”了,从最开始的RT-PCR,到基因芯片microarray,再到RNA-seq,最后到现在的single cell RNA-seq,统统都在围绕着差异表达基因做文章。 (开个脑洞:再下一步应该会测细胞内特定空间内特定基因的动态表达水平了) 表达量:我们假设基因转录表达形成的mRN...
(1)差异基因太多,给后续的筛选关键基因带来困难 比如植物的抗病实验,这么强烈的刺激,往往会导致细胞中上万个基因都会产生差异应答。差异基因太多,可能会让你眼花缭乱无从下手。但这些差异都是客观存在的,你不能人为把它们删了。对于这种情况,我们可以做的包括: a) 按照差异倍数对基因进行归类 比如对基因按照差异倍数...
Differential gene expression analysis：差异表达基因分析 Differentially expressed gene (DEG)：差异表达基因 Volcano Plot：⽕⼭图 差异倍数(fold change)fold change翻译过来就是倍数变化，假设A基因表达值为1，B表达值为3，那么B的表达就是A的3倍。⼀般我们都⽤count、TPM或FPKM来衡量基因表达⽔平，所以...
4. 差异表达分析(全细胞水平) 在使用元细胞分析前,我想先使用全细胞水平进行分析,以展示全细胞水平下的差异表达分析效果,在教程中,我们只分析CD4 T cells的差异表达基因,希望能通过CD4 T cells的差异来表明治疗前后免疫应答响应的变化。 我们这里可以使用ttest或者是DESeq2两种模型,两种模型的效果我将分别演示: ...
Differential gene expression analysis:差异表达基因分析 Differentially expressed gene (DEG):差异表达基因 Volcano Plot:火山图 差异倍数(fold change) fold change翻译过来就是倍数变化,假设A基因表达值为1,B表达值为3,那么B的表达就是A的3倍。一般我们都用count、TPM或FPKM来衡量基因表达水平,所以基因表达值肯定是...
差异表达分析 通过所有基因的FPKM分布图以及盒形图对不同实验条件下的基因表达水平进行比较。对于同一实验条件下的重复样品,最终的FPKM为所有重复数据的平均值。 image 基因差异表达的输入数据为基因表达水平分析中得到的readcount数据。对于有生物学重复的样品,我们采用DESeq(Anders et al, 2010)进行分析: ...
差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方法,目前也有很多差异表达分析的方法,但比较简单也比较常用的是Fold change方法。 它的优点是计算简单直观,缺点是没有考虑到差异表达的统计显著性;通常以2倍差异为阈值,判断基因是否差异表达。Fold change的计算公式如下: ...
Differentially expressed gene (DEG):差异表达基因 Volcano Plot:火山图 差异倍数(fold change) fold change翻译过来就是倍数变化,假设A基因表达值为1,B表达值为3,那么B的表达就是A的3倍。一般我们都用count、TPM或FPKM来衡量基因表达水平,所以基因表达值肯定是非负数,那么fold change的取值就是(0, +∞). ...