colnames(myCounts) <- c("HindBrain_1", "HindBrain_2", "Kidney_1", "Kidney_2", "Liver_1", "Liver_2") 3. DESeq2 有了我们在无核小体区域中的片段计数,我们现在可以构建一个 DESeq2 对象。 我们将计数区域的 GRanges 传递给 DESeqDataSetFromMatrix 函数,以便稍后从 DESeq2 访问这些区域。 li...
在下部分中,我们将研究如何使用 R/Bioconductor 识别开放区域中的变化。 在这里,我们将采用类似于 Diffbind 中的方法,并在 ATACseq 分析中合理建立。 1. 识别非冗余峰 首先,我们将定义至少 2 个样本中存在的一组非冗余峰,并使用这些峰使用 DESeq2 评估无核小体 ATACseq 信号的变化。在这里,我们使用与 ChIPse...
3. DESeq2 有了我们在无核小体区域中的片段计数,我们现在可以构建一个 DESeq2 对象。 我们将计数区域的 GRanges 传递给 DESeqDataSetFromMatrix 函数,以便稍后从 DESeq2 访问这些区域。 library(DESeq2)load("data/myCounts.RData")Group<-factor(c("HindBrain","HindBrain","Kidney","Kidney","Liver","...
Fold列显示了DESeq2分析计算的两组之间的log Fold changes (LFCs)。正数表示four组的结合亲和力增加(对于ATAC-seq数据来说就是DNA的可接近性增加),负数表示three组的结合亲和力增加。最后两列给出了识别这些位点为差异位点的置信度,是原始p值和经过多次测试修正的FDR(同样由DESeq2分析计算)。 保存你的结果: >resu...
1. Wilcoxon秩和检验和t检验在所有信号水平的敏感性都比较低;2. limma在所有信号水平都有最高的敏感性;3. 在5和10 CPM组中,edgeR的性能都堪比limma,然后是DESeq和DESeq2。 D. 作者对6种方法计算了假阳性率。 1. 所有方法的假阳性率能小于5%,特别是Wilcoxon秩和检验,在所有条件中都找不到任何假阳性结果;...
首先,作者用DESeq2在皮质和髓质样本之间进行了差异基因表达分析。在25185个至少可检测的基因中,作者发现2372个(9.4%)在皮质和髓质之间存在差异表达(校正后的p值 < 0.01,log2(fold changes) > 1)。有1266个差异表达基因(DEGs)在皮质中表达较高,1106个DEGs在髓质中表达较高(图2d)。接下来,作者根据基因的绝对计...
由于患者异质性较高(图5B),作者对每个患者进行了DESeq2差异分析鉴定复发事件。与健康T细胞前体相比,作者在至少5个T-ALLs中鉴定出292个差异基因和差异可及性OCRs(图5C)。102个峰/基因可及性强并过表达,191个峰/基因可及性弱并低表达(图5C)。4例未表达DAB1...
在 R/Bioconductor 的ATAC-seq分析中，我们重点关注如何通过差异分析揭示开放区域的变化。首先，我们处理非冗余峰的识别，借鉴 Diffbind 方法，确保在至少两个样本中存在并利用DESeq2评估信号变化。我们从所有样本中提取峰值，去除黑名单和ChrM中的干扰，形成存在矩阵。接着，我们进行差异计数。通过rowSums函数...
('DESeq2')BiocManager::install('BSgenome.Mmusculus.UCSC.mm10')BiocManager::install('TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene')BiocManager::install('tracktables')BiocManager::install('clusterProfiler')BiocManager::install('TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene')BiocManager::install('devtools')BiocManager::install...
1. 所有方法的假阳性率能小于5%,特别是Wilcoxon秩和检验,在所有条件中都找不到任何假阳性结果;2. 相比于limma和edgeR,DESeq和DESeq2对假阳性率有更好的控制。DESeq2有最低的FPR暗示其在所有方法中有最好的特异性。 E. ROC曲线分析显示,在高信号组(5,10CPM)中DESeq2,edgeR和limma有高敏感性和低FPR,但在...