尽管limma最初是为 微阵列数据 （就是芯片数据，你在geo数据中看到array的，或者十几年前的RNA-seq数...
上次进行了芯片内的归一化,但是我们的数据来自于10张芯片,为了让这10张芯片之间有可比性,需要进行芯片间归一化。 具体原理就不介绍了。 这里用到Bioconductor的一个package,叫做limma,以及其中的函数normalizeBetweenArrays() 由于normalizeBetweenArrays()需要log intensity或log ratio作为输入,于是先进行log转化: #log t...
上次进行了芯片内的归一化,但是我们的数据来自于10张芯片,为了让这10张芯片之间有可比性,需要进行芯片间归一化。 具体原理就不介绍了。 这里用到Bioconductor的一个package,叫做limma,以及其中的函数normalizeBetweenArrays() 由于normalizeBetweenArrays()需要log intensity或log ratio作为输入,于是先进行log转化: #log t...
在进行多次假设检验时，需调整以控制假阳性率，DESeq2通过results函数自动完成这一步，采用Benjamini-Hochberg方法调整p值（即padj）。虽然limma最初设计用于处理芯片数据，亦适用于RNA-seq数据，尤其是通过voom转换计数数据以适应线性模型。获取差异表达基因列表后，可以进行功能富集分析，如GO或KEGG路径分析。...
使用BiocManager中的install函数安装您需要的Bioconductor软件包。例如,要安装名为"limma"的软件包,可以使用以下命令: 代码语言:txt 复制 BiocManager::install("limma") 安装过程可能需要一些时间,取决于您的网络连接和软件包的大小。安装完成后,您可以使用library函数加载已安装的软件包: ...
老师，请问您是如何用limma包去筛选差异表达基因的，现在真的很需要您的帮助
由于作者觉得bumphunter函数运算速度过慢,除非使用多线程并行运算(如doParallel包),所以选择用dmrcate函数;并且由于这个函数也是基于limma,所以可以直接使用上面的design和contMatrix 1.先用DMRcate包的cpg.annotate函数做单个甲基化位点的差异分析以及注释 myAnnotation <-cpg.annotate(object =mVals,datatype ="array", ...
现在有了过滤之后的数据,我们就可以用 limma 包进行差异表达分析了。首先,我们要提取样本的信息: >samples<-celfiles.gcrma$Target># 检查数据的分组信息>samples[1]"iris""retina""retina""iris""retina""iris""choroid"[8]"choroid""choroid""huvec""huvec""huvec"># 将分组数据转换为因子类型变量>samples<...
BiocManager::install("limma") 验证安装: 安装完成后,你可以尝试加载已安装的软件包来验证安装是否成功。例如,对于"limma"软件包,可以使用以下命令: R library(limma) 如果没有出现错误消息,说明软件包已成功安装并可以正常使用。 此外,如果你在安装过程中遇到任何问题,可以参考以下常见问题及解决方法: 版本问题...
其中CyberT是bioconductor当中最为常用的分析手段,因为它的算法完整地被limma 9、库实现。但有研究指出,使用SAM和RP算法相结合可能是最佳的方案。其实任何一种算法都是有局限性的,我们需要从根本上对算法有所了解,然后才能有针对性地选择合适的算法。SAM:Tusher VG, Tibshirani R, Chu G. Significance analysis of ...