四、以DESeq2为例演示全过程 篇幅有限,本文仅演示基于DESeq2的差异分析全过程(基于counts进行分析,不能用tpm、fpkm等归一化后的数据,想获得练习数据,可在公众号输入:Bulk RNA-seq练习数据2)。 1.安装并加载R包(若有,则不用重新安装) install.packages('R.utils') #BiocManager::install('DESeq2') library(...
仔细观察DESeq2的结果可以发现很多基因的结果包含NA,最终获得的可用数据(删除存在缺失值的行)比初始输入少了很多: res <- results(dds, contrast = c("group_list","Tumor","Normal"))# 默认pAdjustMethod = "BH" resOrdered <- res[order(res$padj),] head(resOrdered) DEG <- as.data.frame(resOrde...
其中DESeq2可能是使用最多的,很多权威机构的分析流程都用的DESeq2,比如NASA: NASA GeneLab RNA-seq consensus pipeline: standardized processing of short-read RNA-seq data. iScience. 2021 Mar 26; PMID: 33870146. DESeq2通过对基因计数数据进行负二项分布建模,结合比值中位数法(median of ratios)和经验贝...
导入到 DESeq2 并过滤低表达基因。过滤没有统一标准,我习惯要求至少在 n 样本 counts 不小于 x. 如果数据有不同批次,一般在design公式将批次列(因子)放前面,注意 DESeq2 不会进行批次效应移除,但分析时会区分哪些差异由批次效应引起,哪些由实验条件引起。 dds1<-DESeqDataSetFromTximport(txi,colData=sampleGroup...
差异表达分析用于比较两个样本中同一个基因的的表达量是否存在差异。用到的统计方法是假设检验,所以样本需要重复。常用的软件包括DESeq2、edgeR,这里推荐使用trinity软件包的一个程序run_DE_analysis.pl,安装方法:conda install trinity run_DE_analysis.pl
【1】Bulk RNA-seq和scRNA-seq数据收集与预处理 文献解读 TCGA、GEO公共数据下载 差异表达基因分析 富集分析 【翰佰尔生物】, 视频播放量 2287、弹幕量 0、点赞数 91、投硬币枚数 47、收藏人数 354、转发人数 30, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |
该研究整合了Bulk RNA-seq和单细胞RNA-seq数据,系统探索了UTI在脓毒症中的潜在机制。结果显示,UTI通过是调节中性粒细胞活性来介导免疫调节作用。UTI对改善器官功能障碍的严重程度起着有益的作用。进一步的分析发现,与中性粒细胞具有形...
bulk RNA-seq 实验中差异表达的基因代表条件之间大细胞聚集体中总表达水平的变化。因此,条件之间的表达倍增是重要且有意义的,因为它告诉我,在一种条件下表达基因 A 的细胞大约是另一种条件下表达基因 A 的细胞的两倍。对于单细胞“差异表达”,大多数时候我真正想知道的是哪些基因在一组细胞中表达,而在其他任何地...
579 -- 2:03 App 单细胞RNA-seq分析方法【五】主成分分析PCA 578 -- 21:41 App GSEA分析及可视化函数 271 -- 24:47 App Bulk RNA(普通转录组)多组差异基因分析函数 920 -- 25:36 App 热图展示单细胞多组差异基因上下调数目 323 -- 1:26 App 单细胞RNA-seq分析方法【十二】反卷积 466 --...
我们在处理Bulk RNA-seq数据的时候,很多情况下,通过组间比较得到的差异基因是很多的(可能多达上百或者上千个)。举个例子,我们对两组样本进行了差异分析之后,得到了下表的7938个基因的差异分析结果: 差异分析结果 那么问题来了:在筛选了组间的差异基因之后,如何去找这些差异基因的“共性”呢?如何为后续的机制研究...