rownames(DEG_DESeq2_2) <- DEG_DESeq2_2$SYMBOL#[1] 19249 9 这时准备基因排序向量时需要小心去除转换失败的基因。 DEG_DESeq2_2 <- na.omit(DEG_DESeq2_2[,c("log2FoldChange","ENTREZID")]) DEG_DESeq2_2 <- DEG_DESeq2_2[order(DEG_DESeq2_2$ENTREZID),] DEG_DESeq2_2 <- DEG...
GSEA(Gene Set EnrichmentAnalysis),即基因集富集分析,它的基本思想是使用预定义的基因,将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序,然后检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集。 GSEA和GO、KEGG pathway不同的地方在于,后两者会提前设定一个阈值,只关注差异变化大的基因(相当于重点班)。这样子容易...
代码语言:javascript 复制 condition_file="data/matedata.csv"condition_df=pd.read_csv(condition_file,index_col=0)condition_df.head() 构建DeseqDataSet 对象,并进行差异分析: 代码语言:javascript 复制 # 构建DeseqDataSet 对象 dds=DeseqDataSet(counts=counts_df,clinical=condition_df,design_factors="type"...
之前转录组数据分布规律的失败探索中的例子(GSE164425,统计Raw Count与CPM数据分布)可见bulk RNA-seq的原始定量数据并不符合正态分布。 因此直接使用t检验并不可取。目前大多数差异分析用的是limma、edgeR、DESeq2这三个包。 limma、edgeR、DESeq2包都建议使用Counts作为输入,也就是原始计数矩阵作为输入进行分析,最好...
生信分析 孟德尔随机化分析 生信 肠道菌群 甲基化分析 R语言相关生信分析 擅长Bulk RNA-seq(差异分析 功能富集 PPI 免浸润 GSEA等)RNA-seq(降维聚类、分群注释、拟时分析、互作等)TCGA GEO 数据挖掘(数据合并去批次、生存分析)复现等生存分析 预后模型建立(列线图)
GEO2R beta版更新 详细内容见:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/info/geo2r.html 1、亮点 主要增加了对RNAseq数据分析的支持。目前GEO2R支持使用DESeq2对GEO及SRA库中的数据进行差异分析,输入文件是NCBI-computed raw count matrices。 2、NCBI-computed raw count matrices ...
数据可以保存在rdata格式的文件中,下次直接用load()函数导入使用。 喜欢的话就点个赞吧 bulk RNA-Seq测序分析 更多精彩内容,就在简书APP "小礼物走一走,来简书关注我" 赞赏支持还没有人赞赏,支持一下 评论0 赞1
MuSiC主要利用不同细胞类型的单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据,挖掘其中的特异性基因,进而通过反卷机算法表征复杂组织中bulk RNA-seq的细胞类型组成。,原理示意图如下: MusiC通过R语言实现,安装代码如下: install.packages('devtools')devtools::install_github('xuranw/MuSiC')library(MuSiC) ...
进行表达量定量（Counts Quantification），使用RNA-Seq数据确定基因在不同样本中的表达量。进行差异表达分析，使用R语言进行统计学检验，鉴定基因表达在两个样本中是否存在显著差异。常用方法是假设检验。载入相关分析包，准备数据，进行数据标准化。DESeq2将对原始reads进行建模，使用标准化因子解释库深度差异...
(视频教程)单细胞转录组代谢通路活性分析及注释可视化 也是群里小伙伴需求,介绍一个新的工具,METAFlux是一款基于R语言分析的代谢通量工具,2022年文章发表在Nature communications,可以从bulk或单细胞RNA-seq数据中推断代谢通量。METAFlux旨在解决现有实验技术在研究癌症代谢时的局限性,如代谢组学和通量分析方法,这些方法在准...