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...
res_deseq2<-run_deseq(eset=esetRaw,class_id="Group",control="Ctrl_DMSO",treatment="Ctrl_PN")## run edgeR htseq counts res_edgeR<-run_edgeR(eset=esetRaw,class_id="Group",control="Ctrl_DMSO",treatment="Ctrl_PN")## run limmawithcufflinks fpkm log2-transformed data res_limma<-run_li...
(1)能不能用limma和edgeR 这个问题刚好是关于TCGA的RSEM数据,limma的作者亲自回答了: limma-voom是更好的选择。关于expected_count和norm_count在这里也有讨论,即edgeR只能用expected,vomm理论上可以使用norm_count。 (2)能不能用DEseq2 作者说最好的办法是用tximport进行转换,其次就是四舍五入对矩阵进行取整,然后...
edgeR_DEG <- DEG 1.3 limma 使用limma对TCGA的基因表达count矩阵做差异分析和limma对芯片数据进行差异分析的最主要差别在于做了voom标准化 library(limma)design<-model.matrix(~0+Group)#输入数据Groupcolnames(design)=levels(Group)rownames(design)=colnames(exp)dge<-DGEList(counts=exp)#输入数据exp dge<-calc...
limma进行差异分析有两种方法 :limma-trend和voom,在样本测序深度相差不大时两种方法差距不大,而测序深度相差大时voom更有优势,因此我们一般都选择voom的方法进行差异分析。Limma-voom vs limma-trend (bioconductor.org) 代码语言:javascript 复制 library(limma)library(edgeR)#分组矩阵design构建 ...
limma:https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/limma/inst/doc/usersguide.pdf 发表在 Genome Biology(https://doi.org/10.1186/s13059-022-02648-4.)的一篇论文算是彻底相对严谨地论证了在大样本量RNAseq差异分析时,今后即便不考虑速度因素,也应该抛弃DEseq2和edgeR转而使用朴实无华的Wilcox...
edgeR差异表达分析(+Deseq2+limma)以及简单venn图的绘制 盛夏的果实丶丶· 2023-4-7 1643010:01 转录组分析05-一个函数搞定DESeq2 edgeR limma差异分析 R语言和生信· 1-18 889008:47 4.取limma、edgeR和DESeq2差异交集基因,绘制venn图【生信私学】 生信私学· 2022-12-7 6777311:30 用limma包筛选差异表达...
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 ...
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 edg...