resData <- as.data.frame(res[order(res$padj),]) #将行名作为id列 resData$id <- rownames(resData) #提取想要的列数据 resData <- resData[,c("id","baseMean","log2FoldChange","lfcSE","stat","pvalue","padj")] #修改列名 colnames(resData) <- c("id","baseMean","log2FC","lfc...
Wald test p-value:sampletype MOV10_overexpression vs control DataFramewith57914rows and6columns baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj<numeric><numeric><numeric><numeric><numeric><numeric>ENSG000000000033.53E+03-0.4271904890.0755347-5.656047391.55E-084.47E-07ENSG000000000052.62E+010.0161597650....
# fit<-glmFit(dge,design,robust=T)# lt<-glmLRT(fit,contrast=c(-1,1))#比对:顺序实验/对照,已设对照为1tempDEG<-topTags(lt,n=Inf)#sort by PValue,n is the numberofgenes/tags toreturntempDEG<-as.data.frame(tempDEG)DEG_edgeR<-na.omit(tempDEG) 3.limma limma进行差异分析有两种方法 :...
## log2 fold change (MLE): group tumor vs normal ## Wald test p-value: group tumor vs normal ## DataFrame with 19938 rows and 6 columns ## baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj ## <numeric> <numeric> <numeric> <numeric> <numeric> <numeric> ## MT-CO1 356764 -0.8513972...
pvalue(原始P值)和padj(校正后P值):pvalue表示显著性水平,padj是对pvalue进行多重假设检验校正后的结果,减少假阳性。padj < 0.05表明差异显著。 好了,结果就已经出来了,后续就是可视化了,比如火山图,MA图,热图,散点图等。因为edgeR、Limma分析代码差不多这里就不展示了,小伙伴们可以自主尝试。
geom_point(aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj), colour = threshold)) + ggtitle("Volcano plot of stimulated B cells relative to control") + xlab("log2 fold change") + ylab("-log10 adjusted p-value") + scale_y_continuous(limits = c(0,50)) + theme(legend.position = "...
在DESeq2中,常见的阈值包括调整的p-value(padj)和折叠变化(FC)。 -调整的p-value(padj) 调整的p-value是用来评估差异表达的统计显著性的指标。一般来说,padj值小于设定的显著性水平(通常为0.05)时,表示差异表达显著。 -折叠变化(FC) 折叠变化是指在两个条件之间基因表达的倍数差异。通常设定一个折叠变化的...
padj <numeric> ENSG00000178691 3.90682965057494e-32 ENSG00000135535 1.22581671973492e-07 ENSG00000164172 1.11903598346049e-06 ENSG00000172239 2.39714652731931e-06 ENSG00000237296 NA ENSG00000196504 9.31404088266014e-05 > summary(res) out of 33100 with nonzero total read count adjusted p-value < 0.1 LFC > ...
显著基因结果表(padj<0.05) top20最显著的基因归一化表达散点图 所有显著基因的热图 结果的火山图 所有基因的结果表 首先,让我们为所有结果生成结果表: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Turn the results object into a tibbleforusewithtidyverse functions ...
## Wald test p-value:group tumor vs normal ## DataFramewith19938rows and6columns ## baseMean log2FoldChange lfcSE stat pvalue padj ##<numeric><numeric><numeric><numeric><numeric><numeric>##MT-CO1356764-0.85139720.146049-5.8295135.55894e-091.64448e-08##MT-ND4347353-0.10954640.176165-0.62184...