一说到RNAseq,那肯定是转录组基因表达啊,差异分析啦,通过得到的基因来富集通路啦之类的所以我们的目光应该是聚焦到基因上,我们需要去找一些关键的基因,来对前面找到的基因表达矩阵来进行组别的划分,比如我们想要分析一组队列中TP53的生存情况,那我们可以将样本中TP53高的和低的划分成一组,两个组别分别做生存分析,...
上传的数据类型多样,可能不能直接比较,例如RNA-seq和RIP-seq都在矩阵里,但是不好直接比较。 3)Normalized矩阵文件并非充分标准化的。 对生信数据分析行业带来的冲击: 1)GEO的RNA-seq分析几乎要变得免费,无门槛了 2)有了表达矩阵,直接省了下载、比对的时间,极大提高了工作效率 3)有了统一标准? 4)大规模利用GEO...
A:只有转换成TPM才勉强可以用limma做差异分析;而DESeq2和edgeR是对count数据进行差异分析 代码语言:javascript 复制 expMatrix<-a fpkmToTpm<-function(fpkm){exp(log(fpkm)-log(sum(fpkm))+log(1e6))}tpms<-apply(expMatrix,2,fpkmToTpm)tpms[1:3,]colSums(tpms)#输出结果:>tpms[1:3,]N1N2N3T1T2T30...
# Program:featureCounts v2.0.1; Command:"featureCounts" "-T" "5" "-t" "exon" "-g" "gene_id" "-a" "/home/meiling/baiduyundisk/RNA-seq/reference/hg38/Homo_sapiens.GRCh38.101.chr_patch_hapl_scaff.gtf.gz" "-o" "/home/meiling/baiduyundisk/RNA-seq/counts/all.id.txt" "SRR957677.s...
上周的文章链接:生物信息学scRNA-seq和RNA-seq处理流程学习记录 - 知乎 (zhihu.com),至于我为啥写这些东西,原因也在这篇文章里,感兴趣也可以看一看。 (一)conda环境搭建 这部分内容我不打算细说,本来我使用服务器去写代码,但是发现scanpy其实在前期学习没必要去使用linux服务器,我自己的电脑(i78核16G,3060,6G...
这里就看看测序方面,而且是RNA-seq的,如下: 既然给出了测序数据,那么我们就可以完完全全的重复该流程。 首先进入GEO数据库找到它: 仅仅是信号bw格式文件都是4.1Gb了,而且作者没有提供表达矩阵供我们下载,所以我们需要自行下载测序数据; 数据量不小,按照我在生信技能树的教程,首先应该是学习了解GEO和SRA数据库: ...
对于RNA-seq数据,通常往往获得大量的RNA序列,而提取特定转录本的可能性非常小,这种情况与泊松分布适用情景比较吻合。在转录组数据分析的早期,确实有学者采用泊松分布进行差异分析,但是发展到现在,几乎全部基于负二项分布,原因主要考虑到我们数据中均值和方差的关系。
6.保存数据 TCGA以外的数据没有clinical,surv,从下面代码里去掉。 save(exp,Group,proj,file = paste0(proj,".Rdata")) 7.三大R包差异分析 rm(list = ls()) load("DHA.Rdata") table(Group) #deseq2--- library(DESeq2) colData <- data.frame(row.names =colnames(exp), condition...
看了这个界面,咱大概能猜测一下具备哪些功能,分析基因表达数据,Raw RNA-seq数据,多个基因表达数据的Meta分析,那些让不少小伙伴们为难的事,似乎它都能做到。具体的来看操作步骤。 下面还是跟着白介素2同学点击点击再点击来轻轻松松的完成一次数据分析吧。
RNAseq测序数据在上游处理分析时候已经经过质控处理,是不需要再进行质控的,我们一般从GEO数据库里下载处理的RNAseq测序数据的表达矩阵要么是counts整数值表达矩阵文件,要么可能是FPKM/RPKM或TPM相对定量且标准化后连续性数值表达矩阵。 在差异分析的时候,转录组的差异分析主流的DESeq2和edgeR这两个差异分析工具是需要用不...