1. DESeq2 DESeq2是目前最常用的差异分析R包。除了可以导入counts外,如果上游使用salmon,DESeq2官方还给出了直接导入tximport生成的txi对象的方法。counts与txi的获取见 RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵 和RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon 代码语言...
DESeq2<- RES DESeq2$group <- case_when( DESeq2$log2FoldChange > 1 & DESeq2$pvalue < 0.05 ~"up", DESeq2$log2FoldChange < -1 & DESeq2$pvalue < 0.05 ~"down", abs(DESeq2$log2FoldChange) <= 1 ~"none", DESeq2$pvalue >= 0.05 ~"none" ) #查看差异基因及数量: up<- ...
DESeq2将在执行差异表达分析时自动估计大小因子。但是,如果你已经使用estimateSizeFactors()生成了大小因子,就像我们前面所做的那样,那么DESeq2将使用这些值。 为了标准化计数数据,DESeq2使用前面在“计数标准化”一节中讨论的比值中值方法计算每个样本的大小因子。 MOV10 DE分析:检查尺寸因素 让我们快速看看每个样本的...
DESeq2<- RES DESeq2$group <- case_when( DESeq2$log2FoldChange > 1 & DESeq2$pvalue < 0.05 ~"up", DESeq2$log2FoldChange < -1 & DESeq2$pvalue < 0.05 ~"down", abs(DESeq2$log2FoldChange) <= 1 ~"none", DESeq2$pvalue >= 0.05 ~"none" ) #查看差异基因及数量: up<- ...
如果线性模型中,回归系数a不等于0 (p值很小),那么表达量就与分组有关,这就表示基因的表达量在不同分组之间有差别了。DeSeq2、Limma、EdgeR等都是这样,只不过假设表达量服从负二项分布等方面有些许差别,这样它们建立的模型是带具体参数的,因此使用参数统计检验方法来鉴别表达差异是否显著。
2. DEseq2的差异分析原理 2.1 统计模型:负二项分布 所谓的差异分析实际上是指通过假设检验来判断两组数据是否存在显著差异,有参数检验(总体分布已知)和非参数检验(总体分布未知)两种方式,显然,对于分布已知的数据,运用参数检验的结果会更准确些。因此在进行表达差异分析的时候,我们会假定表达数据符合某一个特定的分布...
首先,使用浏览器(推荐chrome或者edge)打开DESeq2差异分析页面。左侧为常见作图导航,中间为数据输入框和可选参数,右侧为描述和结果示例。也可以在搜索框中搜索deseq2,找到分析页面。 图1,DESeq2分析页面 2,示例数据 点击右侧“示例数据”链接下载excel格式的示例数据。
2. DEseq2的差异分析原理 2.1 统计模型:负二项分布 所谓的差异分析实际上是指通过假设检验来判断两组数据是否存在显著差异,有参数检验(总体分布已知)和非参数检验(总体分布未知)两种方式,显然,对于分布已知的数据,运用参数检验的结果会更准确些。因此在进行表达差异分析的时候,我们会假定表达数据符合某一个特定的分布...
获取padj(p值经过多重校验校正后的值)小于0.05,表达倍数取以2为对数后大于1或者小于-1的差异表达基因。代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >diff_gene_deseq2<-subset(res,padj<0.05&abs(log2FoldChange)>1)#或 #>diff_gene_deseq2<-subset(res,padj<0.05&(log2FoldChange>1|...
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 ...