1. DESeq2 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...
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...
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、高变异性和有...
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入门的简单实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵 library(DESeq2) library("BiocParallel") #启用多核计算 ...
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...
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。
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。
简介:RNA-seq数据分析二:DESeq2 筛选差异基因 首先DESeq2在R-studio上的安装非常让人自闭,具体可参考徐洲更老师的R语言安装介绍https://www.bilibili.com/video/BV19p4y1i7Zb?from=search&seid=2717757288900359126,我认为最关键的问题是要用BioManager来安装,就像conda装软件也要写一个conda install -c bioconda ...
Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用 omicverse包 来完成这个任务。在omicverse中,除了最简单的ttest外,在这里,我们介绍一种类似R语言中的Deseq2等包的模型来计算差异表达基因。 原教程地址:https://omicverse.readt