在做常规的富集分析(KEGG/GO),输入的数据为差异表达基因(DEGs),这个差异表达基因是我们人工设定筛选阈值,比如P值<0.05, Fold Change差异倍数 |FC|>2。采取硬性筛选标准可能会排除掉比如Pvalue=0.051,FC=1.99这类差异表达不显著却有重要生物学意义的基因,导致富集分析结果发生很大变化(特别是在差异表达基因很少时)。
因此,在运行GSEA前,我们需要处理RNA-seq数据,目标是得到一个值,它既能反应基因的上调和下调,同时还能融入p值。 目前市面上处理RNA-seq的这种R package有很多,这里我们选择的package叫FCROS,感兴趣的同学可以在网上搜与它有关的论文。 首先,打开RNA-seq的excel,把格式设置成如下: 让第一列是基因名称,第一行是...
多组学-通过GSEA分析对 RNAseq 的数据进行解读 Gene Set Enrichment Analysis (GSEA/基因集富集分析), 是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个“基因集”,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异。表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因是属于同一通路,以及该通路...
所以GSEA分析比较适用于,传统分析方法筛选后样本过少的数据集。 GSEA数据库收集了很多分子标记数据,有9大分类的基因,如下: 九大分类如下: 实例解读 1. 数据读取 数据的读取我们仍然使用的是 TCGA-COAD 的数据集,表达数据的读取以及临床信息分组的获得我们上期已经提过,我们使用的是edgeR 软件包计算出来的差异表达结果...
承接上节:RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查,以及RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较 本节概览: 1.GSEA简单介绍 2.创建GSEA分析所需的geneList,包含log2FoldChange和ENTREZID信息 3.利用clusterProfiler进行GSEA富集GO与KEGG通路 ...
R语言如何处理GSE数据 r语言rnaseq 数据gsea分析 geo读取表达矩阵 RNA-seq R语言方法一:1.从geo页面直接下载表达矩阵,然后通过r读取表达矩阵 2.利用getgeo函数读取表达矩阵 3.利用geo自带的geo2r,调整p值为1,获取探针和基因名的对应关系 1 #http://zouyawen.top/2020/10/09/%E8%BD%AC%E5%BD%95%E7%BB%...
RNA-Seq差异表达分析和GSEA 01 RNA-Seq RNA-Seq数据用来做GSEA的话首先要用DESeq2包进行一个差异表达分析,但是GSEA是不用设置任何阈值的,然后再对其进行一个rank分析。代码我贴在下面,具体的意义我这里就不解释了,网上有很多教程的,可以自己找着看一下。 DESeq2 setwd('') #路径 library(DESeq2) samplename...
目的:转录组测序数据通过KEGG富集分析得到一些关键通路,但这些通路的变化情况却不太清楚。GSEA可以得到通路的上下调信息。 数据:人类基因组图谱背景文件,分组信息,counts矩阵,信号通路注释信息。 image.png .gct文件是在counts矩阵中增加一列NA,增加两行,第一行#1.2,第二行分别是基因数目和样本数目,每个样本名也要改...
RNA-seq -- GSEA (基因集富集分析) 生信摆渡关注赞赏支持RNA-seq -- GSEA (基因集富集分析) 生信摆渡关注IP属地: 浙江 0.2322020.09.16 16:41:52字数3阅读3,636 我不会最后编辑于 :2020.09.17 11:06:28 ©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 6人点赞 RNA-seq 数据分析 ...
diffgene david gsea day3计数数据rnaseq差异分析表达基因.pdf,RNASeq differential ysis of count data Binbin Wang 1 Differential expressed genes • A basi k in the ysis of count data from RNA- Seq is the detection of dierentially expressed genes. • DESe