使用results()中的contrast提取结果表并将其存储到名为res_tableKD的变量中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ## Define contrasts,extract results table and shrink log2 fold changes contrast_kd<-c("sampletype","MOV10_knockdown","control")res_tableKD<-results(dds,contrast=contrast...
使用results()中的contrast提取结果表并将其存储到名为res_tableKD的变量中。 ##Definecontrasts,extractresultstableandshrinklog2foldchanges contrast_kd<-c("sampletype","MOV10_knockdown","control") res_tableKD<-results(dds,contrast=contrast_kd,alpha=0.05) res_tableKD<-lfcShrink(dds,contrast=contrast_...
(counts(dds)) >= 1.5*ncol(counts) #Pre-filtering ,过滤低表达基因 dds <- dds[keep,] dds <- DESeq(dds,quiet = F) res <- results(dds,contrast=c("group_list", exp, ctr)) #指定提取为exp/ctr结果 resOrdered <- res[order(res$padj),] #order根据padj从小到大排序结果 tempDEG <- as...
sampleB = "trt" results函数提取差异基因分析结果,包含log2 fold changes,p values和adjusted p values.constrast用于指定比较的两组的信息,输出的log2FoldChange为log2(SampleA/SampleB)。 contrastV <- c("conditions", sampleA, sampleB) res <- results(dds, contrast=contrastV) res ## log2 fold cha...
在使用DESeq()函数完成差异表达分析之后(此处还是DESeq对象),获取其分析结果,需要用到函数results()。 同时,想要提取对应组合差异表达分析的结果,需要用到contrast=c()参数, Note: contrast()的输入为3个字符串向量,1)colData中包含样本分类信息的列,2)分组1(log2FoldChange的分子),3)分组2(log2FoldChange的分...
res <- results(dds2, contrast=c("group_list","treated","untreated")) ## 提取你想要的差异分析结果,我们这里是trt组对untrt组进行比较 resOrdered <- res[order(res$padj),] resOrdered=as.data.frame(resOrdered) head(resOrdered) ## baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue ...
>res=results(dds,contrast=c("condition","control","treat"))#或下面命令>res=results(dds)>res=res[order(res$pvalue),]>head(res)>summary(res)#所有结果先进行输出>write.csv(res,file="All_results.csv")>table(res$padj<0.05) 上述代码的结果显示 ...
res<- results(dds, contrast = c("condition",rev(levels(group_list)))#和因子顺序相反 res #按P值排序并转化为dataframe: RES<- as.data.frame(res[order(res$pvalue),] ) head(RES) #添加上下调基因分组标签: ##筛选阈值:p<0.05,|log2FC|>1 DE...
差异分析的第一步是要构建符合不同模型的R对象,主要包括两部分的信息:表达矩阵和分组信息。 这次主要讨论一下limma/voom,edgeR,DESeq2是转录组差异分析的三大R包的表达矩阵和分组矩阵构建,主要针对二分组转录组数据的差异分析。 一、limma和edgeR包的表达矩阵和分组信息 ...
经典工具R包:DESeq2、edgeR和limma包的原理DESeq2、edgeR和limma包的使用大多数转录组的文章都是用这三个 R 包进行差异分析的;三大包的原文:DESeq2:https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/DESeq2/inst/doc/DESeq2.htmledgeR:https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ed...