对于count数据来说,用limma包做差异分析,误差较大 DESeq2、和 EdgeR都是基于count,然后两个都是NB(negative binomial)但是在估计dispersion parameter的方法上面不一样。 edgeR差异分析速度快,得到的基因数目比较多,假阳性高(实际不差异,结果差异)。DESeq2差异分析速度慢,得到的基因数目比较少,假阴性高(实际差异,结...
对于count数据来说,用limma包做差异分析,误差较大,所以介绍另外两个计算差异基因的方法,分别为edgeR和DESeq2。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。
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 design<-model.matrix(...
3.limma 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) library(limma)library(edgeR) #分组矩阵design构建design <- model.matrix(~0+factor(...
一键完成三种差异分析:DEseq2, edgeR and limma by 生信菜鸟团 limma、edgeR、DESeq2原理 Limma基于线性模型,通过使用贝叶斯方法估计每个基因的差异方差。它使用经验贝叶斯方法来将信息从所有基因中借用,特别是在样本较少时提高估计的稳定性。 edgeR基于负二项分布模型。它使用贝叶斯方法通过适应组内变异估计提高估计的稳...
limma、edgeR、DESeq2原理 Limma基于线性模型,通过使用贝叶斯方法估计每个基因的差异方差。它使用经验贝叶斯方法来将信息从所有基因中借用,特别是在样本较少时提高估计的稳定性。 edgeR基于负二项分布模型。它使用贝叶斯方法通过适应组内变异估计提高估计的稳定性。edgeR考虑了基因的丰度和变异性,使其更适用于RNA-Seq数据...
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.html edgeR:https://www.bioco
一、DESeq2、edgeR、limma的使用 强烈建议查看官方说明书进行这三种差异分析的学习,链接在文章末尾给出。 注意,这三个包都需要输入counts进行分析,不能用tpm、fpkm等归一化后的数据。 正式分析前先进行目录设置、实验组和对照组的指定: rm(list=ls())options(stringsAsFactors=F)setwd("C:/Users/Lenovo/Desktop/...
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 ...
TCGA系列6-DeSeq2,edgeR,limma差异分析,差异分析的R语言工具库有很多,主流工具为DeSeq2,edgeR,limma,我们这次同时使用上述三个包进行差异基因分析,教生信新手跑通流程并且拿到差异分析结果