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...
在完成了bulk RNA-seq数据质控与差异分析后,通过设置不同的阈值,我们获得的差异基因数量可能从几个到上千个不等。 bulk RNA-seq | 下游分析 | 分析前评估 bulk RNA-seq | 下游分析 | 差异分析 DESeq2 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...
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...
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...
bulk RNA-seq | 下游分析 | 分析前评估mp.weixin.qq.com/s/JiT3QB2JjZwrJjvAIiGxmw 大家做完转录组上游分析,获得了表达矩阵、开始自由分析前,为了避免做无用功,分析前的评估是必不可少的。生信技能树反复强调至少需要三张图: 热图:说明不同分组之间很多基因表达量是有明显差异的; ...
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
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...
【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...
使用bulk RNA-seq 数据鉴定肿瘤相关模块基因 根据差异表达分析结果,有5942个上调基因和3172个下调基因。图2a为差异表达基因(DEGs)的火山图。此外,GO富集分析结果表明,DEGs主要富集在离子跨膜转运调控、通道和信号受体活性,以及细胞顶端部分的成分、突触膜、顶端质膜和转运蛋白复合物。KEGG富集分析结果显示,DEGs主要参与神...
使用bulk RNA-seq 数据鉴定肿瘤相关模块基因 根据差异表达分析结果,有5942个上调基因和3172个下调基因。图2a为差异表达基因(DEGs)的火山图。此外,GO富集分析结果表明,DEGs主要富集在离子跨膜转运调控、通道和信号受体活性,以及细胞顶端部分的成分、突触膜、顶端质膜和转运蛋白复合物。KEGG富集分析结果显示,DEGs主要参与神...