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...
bulk RNA-seq | 下游分析 | 差异分析 DESeq2-补1-统计结果缺失值 一方面,大家不是计算机,确实很难记住所有基因的功能,另一方面生物功能的执行往往涉及多个基因或蛋白的相互作用,直接注释会发现大量功能交叠现象,导致分析结果冗余,不利于进一步的精细分析。这时最常听到的语句就是——你去做一下富集(enrichment)分析。
最近好几个小伙伴都在用我们之前的一个bulk RNA多组差异分析函数(重启之普通R转录组分析(3):写一个通用的Deseq2多组差异分析函数),有些小问题,或者说一些功能不完善。所以我们这次进行了升级和优化。首先将bulk差异分析3大包DEseq2 edgeR limma都纳入进来了。第二,让您的分析更加简单,不用担心复杂的代码和分组...
PCA图:说明分组存在非常明显的差异; 层次聚类:也是如此,说明分组存在非常明显的差异。 如果分组在3张图里面体现不出来,实际上后续差异分析是有风险的。这个时候需要根据你自己不合格的3张图,仔细探索哪些样本是离群点,自行查询中间过程可能的问题所在,或者检查是否有其它混杂因素,都是会影响我们的差异分析结果的生物学...
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...
可变剪切可以将差异的视角从基因水平调整到转录本水平。如通过RNA-seq来寻找两种条件下的差异基因,也许基因层面在两种条件下并不是差异的,但在转录本水平却是差异的,这正是由于虽然基因在不同条件下表达了不同的转录本和表达丰度,但是不同转录本在基因层面的丰度总和接近,所以从基因水平来看并不差异,可当视...
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...
这些下调的基因在中性粒细胞参与的免疫中富集,如中性粒细胞激活和脱颗粒,提示UTI的免疫调节作用是通过调节中性粒细胞活性来介导的。通过反卷积大量的rna-seq样本获得细胞类型的分数,骨髓来源的抑制细胞(MDSC)在UTI处理的样本中显著扩增。...
我们回想一下前两期的内容:GO与KEGG富集分析,这两种富集分析的对象都是差异基因(Differential expressed genes, DEGs),这会导致3个bugs: 1.DEGs的筛选是基于阈值设定的,而阈值设定是人为的,因此针对同一个数据,GO与KEGG的结果是可变的(当然,这可以认为是优点,也可以认为是缺点)。
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