4. 保存DEG数据 代码语言:javascript 复制 ### 保存DEG数据 ###save(DEG_limma_voom,DEG_DEseq2,DEG_edgeR,file='test_DEG_results.Rdata')### 合并三种DEG文件交集至csv allg<-intersect(rownames(DEG_limma_voom),rownames(DEG_edgeR))#取交集 allg<-intersect(allg,rownames(DEG_DEseq2))ALL_DEG<-...
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...
up = intersect(intersect(UP(DESeq2_DEG),UP(edgeR_DEG)),UP(limma_voom_DEG)) down = intersect(intersect(DOWN(DESeq2_DEG),DOWN(edgeR_DEG)),DOWN(limma_voom_DEG)) up_genes = list(DEseq2 =UP(DESeq2_DEG), edgeR = UP(edgeR_DEG), limma = UP(limma_voom_DEG)) down_genes = list(D...
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态...
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...
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 ...
差异分析王者之战:Deseq2 vs Limma vs edgeR 1. 基因数据的差异性分析的概念 基因差异表达分析(Differential Expression Analysis, DEA)是一种针对不同生物样本或不同处理条件下基因表达量变化的分析方法。它可以用来识别基因在两个或多个样本之间的表达差异,从而帮助我们了解基因在不同生物状态下的功能和调控机制。
1.2 edgeR 进行差异表达分析并提取差异表达矩阵 library(edgeR)dge<-DGEList(counts=exp,group=Group)#输入表达矩阵和分组信息数据dge$samples$lib.size<-colSums(dge$counts)dge<-calcNormFactors(dge)design<-model.matrix(~0+Group)#写不写0+是一样的rownames(design)<-colnames(dge)colnames(design)<-levels(...