四、以DESeq2为例演示差异分析全过程。 一、什么是差异分析 为了回答这个问题,我们来看下面一个例子。下面的数据框就是样本*基因的count矩阵(列为样本名,行为基因名,中间的数字为count[可以简单理解为某基因在测序时被测到的次数]),这个矩阵可以展示每个基因在每个样本中的count,但是不能直接体现每个基因在组间的...
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...
DEG_DESeq2 <- na.omit(DEG);dim(DEG_DESeq2) #[1] 22184 6 这一点已经有大佬分享了详细的讲解:《DESeq2, Why are some p values set to NA?》这里“拾人牙慧”做一下自己的笔记。 为了更好演示,这里采用与之前bulk RNA-seq | 下游分析 | 差异分析 DESeq2中不同的演示数据。从TCGA-COAD、GTEx...
一般 RNA-Seq 测序至少有三个生物学重复,如果重复少于三个无法计算 cook's 距离。DESeq2 不支持技术重复,如果做了技术重复,用collapseReplicates函数合并。 ddsAssay<-assays(dds3)cooks<-ddsAssay$cooks boxplot(log10(cooks)) 取得差异分析结果前保存表达矩阵,以备数据质控和下游分析。用counts函数取得原始的 cou...
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】 1:13:51 【2】预后模型构建和多种验证方法 单因素多因素COX模型 独立预后 绘制生存曲线 ROC曲线 验证方法【翰佰尔生物】 1:07:14 【3】单细胞分析零代码操作流程 单细胞技术原理 质...
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...