DESeq2是目前最常用的差异分析R包。除了可以导入counts外,如果上游使用salmon,DESeq2官方还给出了直接导入tximport生成的txi对象的方法。counts与txi的获取见 RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵 和RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon 代码语言:javascript 代...
如前所述,RNA-seq生成的计数数据表现出过度分散(方差>均值),用于计数建模的统计分布需要考虑这种过度分散。DESeq2使用负二项分布来模拟RNA-seq计数,使用的公式如下: img 建模是一种数学形式化的方法,可以在给定一组参数(即大小因子、离散度)的情况下,近似数据的行为。DESeq2将使用这个公式作为每个基因的模型,并将...
前面,我们使用设计公式创建了DESeq2对象,并使用下面两行代码运行DESeq2: dds<-DESeqDataSetFromTximport(txi,colData=meta,design=~sampletype)dds<-DESeq(dds) 我们用DESeq2完成了差异基因表达分析的整个工作流程。分析中的步骤如下: 我们将详细了解这些步骤中的每一个,以更好地了解DESeq2如何执行统计分析,以及...
由于交互项sex:treatment在公式的最后,因此DESeq2输出的结果将输出该项的结果。 3. MOV10 DE 分析 现在我们知道如何指定DESeq2使用的模型,可以在原始计数上运行差异表达管道。 要从我们的原始计数数据中得到我们的差异表达结果,只需要运行 2 行代码! 首先,我们像在“计数归一化”课程中所做的那样创建一个DESeqDa...
RNA-seq(7): DEseq2筛选差异表达基因并注释(bioMart) 序 走到这一步,似乎顺畅了许多,最主要时间不用花费那么多了。另外,以前曾经处理过不计其数的芯片,挑选差异表达基因,筛选关键基因,功能富集,还有基于全部数据的WGCNA(当然你也可以用差异基因来做,虽然不推荐,看不少文章也这么发),GSEA,PPI等等,这些后续我会...
亦适用于RNA-seq数据，尤其是通过voom转换计数数据以适应线性模型。获取差异表达基因列表后，可以进行功能富集分析，如GO或KEGG路径分析。Bioconductor的clusterProfiler包即可用于此目的。处理RNA-seq数据时，理解所用步骤和参数至关重要。期待这些信息对你有所助益。如有具体疑问，欢迎继续探讨。
离散参数通过描述方差偏离均值的程度来模拟组内变异性。离散度为 1 表示没有偏离均值(即均值 == 方差)。一个典型的RNA-seq数据集,将在重复中表现出一定数量的生物变异性,因此我们将始终具有小于 1 的离散值。 离散值是如何计算的? 在DESeq中,我们知道给定基因的计数方差由均值和离散度建模: ...
deseq2分析谁比谁,用DESeq2包来对RNA-seq数据进行差异分析差异分析的套路都是差不多的,大部分设计思想都是继承limma这个包,DESeq2也不例外。DESeq2是DESeq包的更新版本,看样子应该不会有DESeq3了,哈哈,它的设计思想就是针对count类型的数据。可以是任意features的coun
edgeR-DESeq2分析RNA-seq差异表达edgeR 包的安装• edgeR 包是基于 Bioconductor 平台发布的,所以安装不能直接 用 install.packages() 命令从 CRAN 上来下载 • 安装:# try http:// if https:// URLs are not supported >source("https://bioconductor.org/biocLite.R") >biocLite("edgeR")...
离散参数通过描述方差偏离均值的程度来模拟组内变异性。离散度为 1 表示没有偏离均值(即均值 == 方差)。一个典型的RNA-seq数据集,将在重复中表现出一定数量的生物变异性,因此我们将始终具有小于 1 的离散值。 离散值是如何计算的? 在DESeq中,我们知道给定基因的计数方差由均值和离散度建模: ...