rownames(DEG_DESeq2_2) <- DEG_DESeq2_2$SYMBOL#[1] 19249 9 这时准备基因排序向量时需要小心去除转换失败的基因。 DEG_DESeq2_2 <- na.omit(DEG_DESeq2_2[,c("log2FoldChange","ENTREZID")]) DEG_DESeq2_2 <- DEG_DESeq2_2[order(DEG_DESeq2_2$ENTREZID),] DEG_DESeq2_2 <- DEG...
代码语言:javascript 复制 count_file="data/count.csv"counts_df=pd.read_csv(count_file,index_col=0).Tcounts_df.head().iloc[:,range(10)] 注意:读入的数据进行转置,是因为使用pydeseq2包进行分析时,count矩阵需要的是行为样本,列为基因名称,和R语言中的DESeq2包刚好相反。 读入样本信息文件: 代码语言...
GSEA(Gene Set EnrichmentAnalysis),即基因集富集分析,它的基本思想是使用预定义的基因,将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序,然后检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集。 GSEA和GO、KEGG pathway不同的地方在于,后两者会提前设定一个阈值,只关注差异变化大的基因(相当于重点班)。这样子容易...
之前转录组数据分布规律的失败探索中的例子(GSE164425,统计Raw Count与CPM数据分布)可见bulk RNA-seq的原始定量数据并不符合正态分布。 因此直接使用t检验并不可取。目前大多数差异分析用的是limma、edgeR、DESeq2这三个包。 limma、edgeR、DESeq2包都建议使用Counts作为输入,也就是原始计数矩阵作为输入进行分析,最好...
生信分析 孟德尔随机化分析 生信 肠道菌群 甲基化分析 R语言相关生信分析 擅长Bulk RNA-seq(差异分析 功能富集 PPI 免浸润 GSEA等)RNA-seq(降维聚类、分群注释、拟时分析、互作等)TCGA GEO 数据挖掘(数据合并去批次、生存分析)复现等生存分析 预后模型建立(列线图)
GEO2R beta版更新 详细内容见:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/info/geo2r.html 1、亮点 主要增加了对RNAseq数据分析的支持。目前GEO2R支持使用DESeq2对GEO及SRA库中的数据进行差异分析,输入文件是NCBI-computed raw count matrices。 2、NCBI-computed raw count matrices ...
数据可以保存在rdata格式的文件中,下次直接用load()函数导入使用。 喜欢的话就点个赞吧 bulk RNA-Seq测序分析 更多精彩内容,就在简书APP "小礼物走一走,来简书关注我" 赞赏支持还没有人赞赏,支持一下 评论0 赞1
1.R包的下载及安装 BiocManager::install("clusterProfiler")#没有下载的,需要先下载 library(clusterProfiler) 2.读取数据 data <- read.csv("./Bulk_RNA_seq_Practice_1.csv",header = T,row.names = 1) 3.提取gene列数据 genes <- row.names(data) ...
bash RNA-seq.sh fastq-dump--split-files./SRR16060501/SRR16060501.sra-O/home/GSE184771/1.QC#或者一个一个运行不报错 现在均得到了样本的原始测序fastq文件,接下来进行质控。 #如果样本数不多,其实可以一个一个运行#列出所有(_R1.fq.gz)的路径,并将这些路径保存到文件1中。>符号被用作输出重定向操作...
503 -- 4:29 App 单细胞RNA-seq分析方法【七】批次效应去除 1218 -- 15:48 App 单细胞差异基因多组可视化 322 -- 3:33 App 【NIT数据分析】数据透视表 587 -- 3:34 App 【R语言】热图火山图绘制|代码免费获取 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...