GRanges 对象包含有关在 DESeq2 中进行的比较的信息。 最有用的是它包含 IP 信号的差异,如 log2FoldChange 中的 log2 倍变化、pvalue 列中变化的重要性以及调整后的 p 值以解决 padj 列中的多重校正。 MelMinusCh12[1, ] 我们现在可以通过过滤 log2FoldChange 和 padj(针对多重校正调整的 p 值)小于 ...
library(DESeq2)deseqMyc<-DESeqDataSetFromMatrix(countData=assay(myMycCounts),colData=metaDataFrame,design=~CellLine,rowRanges=HC_Peaks) 我们现在可以使用 DESeq() 函数在我们的 DESeq2 对象上运行 DESeq2 工作流程。 deseqMyc<-DESeq(deseqMyc) 我们的 DESeq2 对象已更新,以包含有用的统计信息,例如...
library(DESeq2)deseqMyc<-DESeqDataSetFromMatrix(countData=assay(myMycCounts),colData=metaDataFrame,design=~CellLine,rowRanges=HC_Peaks) 我们现在可以使用 DESeq() 函数在我们的 DESeq2 对象上运行 DESeq2 工作流程。 deseqMyc<-DESeq(deseqMyc) 我们的 DESeq2 对象已更新,以包含有用的统计信息,例如...
res_deseq<-dba.report(dbObj,method=DBA_DESEQ2,contrast=1,th=1)out<-as.data.frame(res_deseq)write.table(out,file="results/Nanog_vs_Pou5f1_deseq2.txt",sep="\t",quote=F,row.names=F)
# 设置CRAN镜像为清华大学options(repos=c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))# 设置 BioC_mirror 镜像为西湖大学options(BioC_mirror="https://mirrors.westlake.edu.cn/bioconductor")# 安装R包BiocManager::install(c("airway","DESeq2","edgeR","limma","ChIPpeakAnno","ChIPseeker"...
colnames(count_df) <- c('ID','ES1','ES2','CT1','CT2') count_df <- column_to_rownames(count_df,'ID') # DESeq2进行差异筛选,用count矩阵即可 group <- factor(c('ES','ES','CT','CT'),levels = c('CT','ES')) coldata <- data.frame(row.names = colnames(count_df),group=...
这通常涉及统计方法的运用,如DESeq2、edgeR等。 6. **功能富集分析**:利用GO(Gene Ontology)、KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)等数据库对峰值附近的基因进行功能分类和通路富集分析,从而揭示蛋白质结合的潜在生物学效应。 7. **可视化**:使用IGV(Integrative Genomics Viewer)、UCSC Genome Browser...
install.packages('BiocManager')BiocManager::install('methods')BiocManager::install('ggplot2')BiocManager::install('rmarkdown')BiocManager::install('ashr')BiocManager::install('ChIPQC')BiocManager::install('DiffBind')BiocManager::install('ShortRead')BiocManager::install('DESeq2')BiocManager::install('...
install.packages('BiocManager') BiocManager::install('methods') BiocManager::install('ggplot2') BiocManager::install('rmarkdown') BiocManager::install('ashr') BiocManager::install('ChIPQC') BiocManager::install('DiffBind') BiocManager::install('ShortRead') BiocManager::install('DESeq2') BiocManager...
为了评估跨细胞系的 ChIPseq 信号变化,我们将使用 DESeq2 包。 DESeq2 包包含一个工作流程,用于评估复制条件之间片段/读取丰度的局部变化。此工作流程包括标准化、方差估计、离群值移除/替换以及适用于高通量测序数据(即整数计数)的显着性测试。 要使用 DESeq2 工作流程,我们必须首先创建一个感兴趣条件的 data....