对于测序数据或芯片数据的差异分析,DESeq2、edgeR 和 limma 是常用的算法,它们被广泛认为是进行转录组差异分析的金标准。在大多数转录组研究文章中,也基本都是用这三个算法进行差异分析的。 三种差异分析一般接收的输入值,其中voom是limma的升级版 三种差异分析算法比较 三种包的要求 limma包做差异分析要求数据满足正...
edgeR和limma是由一个团队开发的,算法有点过时了,DESeq2目前使用频率较高。 一、输入矩阵的要求 三大差异分析的R包起点都是原始count矩阵,而不是TPM、FPKM标准化后的矩阵,因为他们有各自的标准化方法。 首先需要解决的问题是原始count矩阵,由于我们上一步进行表达定量通过RSEM完成,(一些转录组数据库中的数据也是通过...
res_edgeR<-run_edgeR(eset=esetRaw,class_id="Group",control="Ctrl_DMSO",treatment="Ctrl_PN")## run limmawithcufflinks fpkm log2-transformed data res_limma<-run_limma(eset=esetFPKM,class_id="Group",control="Ctrl_DMSO",treatment="Ctrl_PN") 写在最后 为了更好的理解三个不同的r包,还是希望...
一、limma和edgeR包的表达矩阵和分组信息 1.limma和edgeR包DEGList对象的构建 limma和edgeR包都是由一个研究团队开发,方法之间互相继承。edgeR是专门针对转录组数据开发的,limma包最早是用来进行芯片数据的差异分析,对转录组数据差异分析的功能是后来添加的,表达矩阵的构建方法直接使用edgeR包中的DGEList函数。 DEGList函...
4.limma包做差异表达 5.DESeq2包做差异表达 6.比较三种包差异表达基因筛选结果 总结: 01 加载R包和输入数据 02 表达数据整理 对重复基因名取平均表达量,然后将基因名作为行名 去除低表达的基因 表达矩阵分组(癌症组织和癌旁组织) 03 edge...
三大差异分析的R包起点都是count矩阵(reads计数矩阵),count矩阵是不能直接拿来做差异分析的,因此三个R包都对count矩阵有自己的处理方法 。 如果拿不到count矩阵 RSEM:三大R包都可https://www.jianshu.com/p/46b048220b88 tpm:用limma包做差异分析(迫不得已) ...
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 ...
对于count数据来说,用limma包做差异分析,误差较大,所以小编今天给大家介绍另外两个计算差异基因的方法,分别为edgeR[2]和DESeq2[3]。值得一提的是edgeR和limma是由一个团队开发的,算法有点过时了,DESeq2目前使用频率较高。我们平台不但集成了这两个主流的分析方法,同时对差异分析结果进行可视化,只需输入表达矩阵和...
几天前,曾老师在群里给我布置了一份学徒作业,比较不同流程(limma/voom,edgeR,DESeq2 )差异分析的区别,拟使用的数据集是TCGA-BRCA的counts值矩阵。作为非肿瘤口的生信新人,秉着无知者无畏的态度试了一试。以下是具体过程。 代码主要来源于小洁老师(不是我吹,听了小洁老师的课,傻子也能学会R代码)。
几天前,曾老师在群里给我布置了一份学徒作业,比较不同流程(limma/voom,edgeR,DESeq2 )差异分析的区别,拟使用的数据集是TCGA-BRCA的counts值矩阵。作为非肿瘤口的生信新人,秉着无知者无畏的态度试了一试。以下是具体过程。 代码主要来源于小洁老师(不是我吹,听了小洁老师的课,傻子也能学会R代码)。