1、ssGSEA 单样本基因集富集分析(single sample gene set enrichment analysis, ssGSEA),原理上与GSEA类似,不同的是GSEA 主要用于检测不同实验组(如实验组和对照组)之间基因集富集差异,而ssGSEA将样本内基因表达谱进行归一化处理,然后计算每个基因集对应的ssGSEA得分。通过这种方式,ssGSEA将单个样本的基因表达谱转换...
bulk RNA-seq | 下游分析 | 功能富集分析 ORA - clusterProfilermp.weixin.qq.com/s/in1O4Wte1jz8bqGwuAaAdw 参考文章: 1、生信技工:富集分析:(一)概述 2、联川生物:【联川沧海】富集分析ORA(通用富集分析)、FCS(GSEA、ssGSEA、GSVA)一网打尽 3、生信技工:富集分析:(一)概述 4、观科研:Bulk RNA-se...
四、以DESeq2为例演示全过程 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(...
利用salmon进行基因表达定量 salmon是一款不通过序列比对就可以快速完成生物学定量的RNA-seq数据分析工具。它的使用流程包括两步:1.建立索引 2.对reads进行基因表达定量(quantification)。 第一步,提取转录本-基因对应关系 转录谱文件可以到Ensembl下载, 转录谱参考文件内容如下: >ENST00000632684.1 cdnachromosome:GRCh38...
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...
从bulk RNA-seq角度来看,用差异可变剪切来衡量是否有转录本的差异似乎有些鸡肋!目前,已经有不少软件可用于转录本表达定量,如kallisto、salmon等,如果单纯的想从转录本水平的丰度看是否有差异,使用这些软件定量后,再做个差异分析,这岂不是更直接了当,还需要可变剪切这样较隐晦的方式么?
scRNA联合bulk RNA优势 单细胞水平和组织水平的基因表达特征结合起来,相互补充相互佐证,使生信结果更可靠,相当于半个湿实验了;而且两种数据结合分析能够做的分析内容更加丰富,研究结论更有深度。 scRNA联合bulk RNA常见研究思路 研究思路一:先在bulk RNA数据分析中筛选疾病相关的基因、通路及关注的细胞群;再scRNA-seq数...
bulk RNA 数据合并R语言 r语言rnaseq 数据gsea分析 目前基于RNA做分析的文章中几乎都有 GSEA 的分析内容,并且都是出现在正文,那么这个也是表达基因筛选的一种重要方式,下面我将整个流程梳理一下,供大家参考。 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...
首先,结合scRNA-seq数据中来自肿瘤相关簇的1225个标记物和bulk RNA-seq数据中来自“蓝色”模块的5766个基因,提取了243个共有基因用于预后模型构建。 然后,243个共有基因作为输入,结合LASSO Cox回归分析和多因素Cox回归分析得到14个潜在的预后基因,开发预后模型并计算风险评分,并用验证集进行验证。 上述预后模型的风险...
山西医科大学李荣山团队:4种机器学习+单细胞测序+bulk RNA-Seq 最近有宝子这样跟小云说,单细胞测序好是好就是太费钱了,小云一听就知道这是个新来的宝宝。其实,单细胞测序并不是一定要花大钱做测序的,不做实验也照样能实现,小云已经多次分享利用公共数据做单细胞分析的文章,要求不高的纯生信就可以发文毕业了,...