edgeR和limma是由一个团队开发的,算法有点过时了,DESeq2目前使用频率较高。 一、输入矩阵的要求 三大差异分析的R包起点都是原始count矩阵,而不是TPM、FPKM标准化后的矩阵,因为他们有各自的标准化方法。 首先需要解决的问题是原始count矩阵,由于我们上一步进行表达定量通过RSEM完成,(一些转录组数据库中的数据也是通过...
对于count数据来说,用limma包做差异分析,误差较大 DESeq2、和 EdgeR都是基于count,然后两个都是NB(negative binomial)但是在估计dispersion parameter的方法上面不一样。 edgeR差异分析速度快,得到的基因数目比较多,假阳性高(实际不差异,结果差异)。DESeq2差异分析速度慢,得到的基因数目比较少,假阴性高(实际差异,结...
res_deseq2<-run_deseq(eset=esetRaw,class_id="Group",control="Ctrl_DMSO",treatment="Ctrl_PN")## run edgeR htseq counts res_edgeR<-run_edgeR(eset=esetRaw,class_id="Group",control="Ctrl_DMSO",treatment="Ctrl_PN")## run limmawithcufflinks fpkm log2-transformed data res_limma<-run_li...
limma进行差异分析有两种方法 :limma-trend和voom,在样本测序深度相差不大时两种方法差距不大,而测序深度相差大时voom更有优势,因此我们一般都选择voom的方法进行差异分析。Limma-voom vs limma-trend (bioconductor.org) 代码语言:javascript 复制 library(limma)library(edgeR)#分组矩阵design构建 design<-model.matrix(...
一、DESeq2、edgeR、limma的使用 强烈建议查看官方说明书进行这三种差异分析的学习,链接在文章末尾给出。 注意,这三个包都需要输入counts进行分析,不能用tpm、fpkm等归一化后的数据。 承接上节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...
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...
DESeq2_DEG <- DEG #备份结果 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)<-colname...
一、DESeq2、edgeR、limma的使用 强烈建议查看官方说明书进行这三种差异分析的学习,链接在文章末尾给出。 注意,这三个包都需要输入counts进行分析,不能用tpm、fpkm等归一化后的数据。 正式分析前先进行目录设置、实验组和对照组的指定: rm(list=ls())options(stringsAsFactors=F)setwd("C:/Users/Lenovo/Desktop/...
TCGA系列6-DeSeq2,edgeR,limma差异分析,差异分析的R语言工具库有很多,主流工具为DeSeq2,edgeR,limma,我们这次同时使用上述三个包进行差异基因分析,教生信新手跑通流程并且拿到差异分析结果
4.limma包做差异表达 5.DESeq2包做差异表达 6.比较三种包差异表达基因筛选结果 总结: 01 加载R包和输入数据 02 表达数据整理 对重复基因名取平均表达量,然后将基因名作为行名 去除低表达的基因 表达矩阵分组(癌症组织和癌旁组织) 03 edg...