2. gene-wise dispersion 差异表达分析的下一步是估计基因差异。在我们进入细节之前,我们应该对DESeq2中的离散指的是什么有一个很好的了解。 gene-wise dispersion 在RNA-seq计数数据中,我们知道: 为了确定差异表达的基因,我们评估组间表达的变化并将其与组内(重复之间)的变化进行比较。 对于每个单独的基因,均值不...
差异表达分析的下一步是估计基因差异。在我们进入细节之前,我们应该对DESeq2中的离散指的是什么有一个很好的了解。 gene-wise dispersion 在RNA-seq计数数据中,我们知道: 为了确定差异表达的基因,我们评估组间表达的变化并将其与组内(重复之间)的变化进行比较。 对于每个单独的基因,均值不等于方差。 高表达的基因...
使用DESeq2进行差异表达分析涉及多个步骤,如下面流程图中蓝色部分所示。简而言之,DESeq2将对原始计数进行建模,使用归一化因子(大小因子)来解决文库深度的差异。然后,它将估计基因方面的分散并缩小这些估计以生成更准确的分散估计来模拟计数。最后,DESeq2将拟合负二项式模型并使用 Wald 检验或似然比检验进行假设检验。
生物信息学中的一项常见任务就是分析 高通量RNA-seq数据,以寻找跨样品组或表型差异表达的基因。这可以通过对数据表达量读取计数的量化和评估来实现,读取计数是指映射到每个基因组区域的转录本数量,这是对目标转…
了解DESeq2 DESeq2是一个R语言中常用的差异表达分析包,用于分析高通量测序数据中的差异表达基因。它是Bioconductor项目的一部分,提供了一套统计方法和功能,用于检测基因在不同条件下的表达差异,并找出具有生物学意义的差异表达基因。DESeq2包的设计目标是针对RNA-seq数据进行差异表达分析,并且能够处理具有低复制数、高...
使用DEseq2循环做多组间差异表达分析 当有多组RNA-seq数据时,有时需要对多个组合进行差异表达分析,例如当我有CIM0/CIM7/CIM14/CIM28四组时,我需要得到每个组合间的差异表达情况,CIM7:CIM0; CIM14:CIM0; CIM14:CIM7等。使用ANOVA的方式也可以进行多组间比较,但由于ANOVA是指定同一个CK,并且不能得到具体是...
DESeq2还允许分析更加复杂的情况。您可以通过在设计公式中指定来探索相互作用或“差异中的差异”。例如,如果你想探索sex对治疗效果的影响,你可以在设计公式中指定如下: design = ~ sex + age + treatment + sex:treatment 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。
但是,因为以前处理的芯片表达谱数据是符合正态分布,所以可以用t检验来筛选差异表达基因,但RNA-seq的read count普遍认为符合泊松分布。所以筛选DEGs的方法还是不一样 ---要求--- 载入表达矩阵 设置好分组信息 用DEseq2进行差异分析 输出差异分析结果 来源于生信技能树...
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: ...
利用Deseq2进行差异分析 小云爱生信 3539 0 R语言数据处理14 多组样本DESeq2差异分析 枪手学长 3667 1 RNA-seq分析流程,如果你刚开始学习,这是你的“效率” 小杜的生信笔记 1.9万 6 一招教会你:利用deseq2包进行差异分析! Eric师兄 782 0