setwd("D:/bioinformatics/2.NGS/1.bulk RNA-seq") load("./data/Merge2.Rdata") load("./data/DEG_DESeq2.Rdata") # 设定阈值,筛选显著上下调差异基因 logFC <- 2 Pvalue <- 0.01 DEG_DESeq2$Group <- ifelse(DEG_DESeq2$log2FoldChange > logFC & DEG_DESeq2$padj < Pvalue,"Up", ...
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(R.utils) library(tidyverse) ...
1、生信技能树:你确定你的差异基因找对了吗? 2、生信技能树:再次强调表达量矩阵分析一定要三张图 3、观科研:Bulk RNA-seq | 第2期. 零基础画主成分分析(PCA)图 bulk RNA-seq | 下游分析 | 分析前评估mp.weixin.qq.com/s/JiT3QB2JjZwrJjvAIiGxmw 生物信息...
4.筛选高变基因(top1000) rv <- genefilter::rowVars(data)select <- order(rv, decreasing = TRUE)[seq_len(1000)]pca_data <- cbind(t(log10(data[select,]+1)),group) 5.进行主成分分析 expr_pca <- prcomp(pca_data[,1:1000],scale = T,center = T) 6.可视化——碎石图 fviz_screeplot(...
写在开头:在这一个合集中,我将详细介绍bulk RNA-seq实际数据分析的流程,有哪些注意的地方以及一些小技巧 首先是获取测序数据:如果是自己的测序数据,直接从公司给的账号中下载各个样本的RawData(fastq格式)即可。 如果想要分析公共数据,在GEO数据库输入文章中给出的登录号,如GSE184771,这些数据通常是经过质控、数据归...
RNA-SEQ.png 1.数据的质控(Trim_galore) 测序完成后,分析的起点是数据文件,其中包含称为碱基的测序读数,通常采用FASTQ文件的形式。 文件中的每个序列通常由描述行(每条reads的唯一标识,由@开头)、序列数据行、分隔行和质量分数行四行组成,这些行按顺序重复出现,以表示不同的测序读取。
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...
本期分享一篇整合单细胞和bulk-RNA seq数据分析的文章,揭示了抗原呈递和过程中的肿瘤相关成纤维细胞,并建立了前列腺癌的预测特征模型。文章于2024年1月发表于《Journal of Translational Medicine》,通讯作者为上海交通大学的韩邦旻教授,标题“Integrating single-cell and bulk RNA sequencing data unveils antigen presenta...
1.Bulk RNA-seq是入门生物信息学的好途径,是学习后续进阶内容(如单细胞RNA-seq和空间RNA-seq)的基础,如果没有接触过Bulk RNA-seq,一开始就去学习单细胞RNA-seq,学习难度和成本会大大增加; 2.Bulk RNA-seq在过去、现在和未来的应用场景:十几年前Bulk RNA-seq刚出现的时候,简单测序和分析就可以发表一篇令人满意...