在RNA-Seq数据分析中,FineBI可以提供强大的数据可视化和分析功能。FineBI是帆软旗下的一款商业智能工具,能够帮助研究人员对大规模数据进行深入分析和挖掘。通过FineBI,研究人员可以轻松创建各种图表和报表,进行实时数据监控和分析,提升数据分析的效率和准确性。FineBI支持多种数据源的集成和处理,为RNA-Seq数据分析提供了...
RNA-seq数据分析通常包括以下几个步骤:数据预处理、序列比对、定量分析、差异表达分析、功能注释和可视化。其中,序列比对是RNA-seq数据分析的关键步骤之一,因为它直接影响到后续的基因定量和差异表达分析。序列比对的目的是将测序获得的reads(短序列片段)与参考基因组或转录组进行匹配,从而确定这些reads来源于哪些基因或转...
简单解释一下,gene.list是想要查看的基因集(最后只会找出RNAseq基因ID中能找到的);project_code是项目代码,比如TCGA-LUAD,这里也可以当job id设置,用以区分;project.clinical与project.exp就是临床信息数据集和RNA表达数据集(如果引用非TCGA数据集时变量名对不上,自己改下哈);outdir设置输出文件目录;ID_transform...
A:只有转换成TPM才勉强可以用limma做差异分析;而DESeq2和edgeR是对count数据进行差异分析 代码语言:javascript 复制 expMatrix<-a fpkmToTpm<-function(fpkm){exp(log(fpkm)-log(sum(fpkm))+log(1e6))}tpms<-apply(expMatrix,2,fpkmToTpm)tpms[1:3,]colSums(tpms)#输出结果:>tpms[1:3,]N1N2N3T1T2T30...
首先是RNA-seq数据 链接是:ncbi.nlm.nih.gov/geo/qu GSM4514055 RNA-seq_Fli1KO_rep1 GSM4514056 RNA-seq_Fli1KO_rep2 GSM4514057 RNA-seq_Fli1KO_rep3 GSM4514058 RNA-seq_Fli1KO_rep4 GSM4514059 RNA-seq_Fli1KO_rep5 GSM4514060 RNA-seq_WT_rep1 GSM4514061 RNA-seq_WT_rep2 GSM4514062 RNA-...
所以总结下来,我们RNA关联生存分析就是需要两个东西: 基因表达矩阵(行名为gene symbol,有些直接下载下来的是芯片探针号,所以需要用GPL文件来转化一下) 上面整理好的clinic数据 我们可以直接用函数导出expression数据矩阵 exprSet<-exprs(gset[[1]]) #exp即为表达矩阵 ...
能够对RNA序列数据进行分析的新方法可以让我们从头开始构建转录组。 对RNA进行测序一直以来都被认为是一种发现基因的有效方法,而且这种方法还被认为是对
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Oncogenic lncRNA downregulates cancer cell antigen presentation and intrinsic tumor suppression不过不需要看文章,大家只需要做差异分析即可,这个时候需要注意的是,作者提供的是RPKM值表达矩阵! 1.下载数据GSE113143并加载数据 a=read.table('GSE113143_Normal_Tumor_Expression.tab.gz',sep='\t',quote ="",fill ...
GSM4514062 RNA-seq_WT_rep3 非常简单而且常规的差异分析,图表如下所示: 常规的差异分析呢,基本上看我六年前的表达芯片的公共数据库挖掘系列推文即可; 解读GEO数据存放规律及下载,一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 ...