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:javasc...
它最初设计用于分析微阵列数据,但最近已扩展到RNA-seq数据。 根据limma用户指南的当前建议是使用edgeR包的TMM标准化和“voom”转换,其本质上将标准化数据取对数(基数2)并估计它们的均值 - 方差关系以确定在线性建模之前每次观察的权重。 默认情况下,Benjamini-Hochberg程序用于估计FDR 。 DESeq使用类似于edgeR的负...
R包DESeq2、edgeR和limma在RNAseq差异表达分析中如何选择? RNAseq差异表达分析中DESeq2的工作原理是什么? edgeR在RNAseq差异表达分析有哪些独特优势? 视频地址:http://mpvideo.qpic.cn/0bc3zeaakaaalqalwhjtmzrvbsodaxeqabia.f10002.mp4? 参考文章: 超详细的DESeq2和edgeR包的基本原理和实战案例 一文就会TCGA...
前面我们在生信技能树系统性介绍了大量RNA-seq相关背景知识,以及表达矩阵分析的一般流程 RNA-seq这十年(3万字长文综述)RNA-seq的counts值,RPM, RPKM, FPKM, TPM 的异同表达矩阵的归一化和标准化,去除极端值,…
limma是一个很强大的用于分析芯片的R包,也可以用于RNA-Seq的差异分析 以两个组比较为例:首先输入count表达矩阵,这里也跟其他差异分析R包一样,不要输入已经标准化的数据。 本文主要参考:https://www.bioinfo-scrounger.com/archives/115/ library(limma) ...
DESeq2能够自动识别这些低表达量的基因的,所以使用DESeq2时无需手动过滤。 edgeR推荐根据CPM(count-per-million)值进行过滤,即原始reads count除以总reads数乘以1,000,000,使用此类计算方式时,如果不同样品之间存在某些基因的表达值极高或者极低,由于它们对细胞中分子总数的影响较大(也就是公式中的分母较大), 有...
大家都知道,这十几年来最流行的差异分析软件就是R的limma包了,但是它以前只支持microarray的表达数据。 考虑到大家都熟悉了它,它又发了一个voom的方法,让它从此支持RNA-seq的count数据啦! 大家都知道芯片数据跟RNA-seq数据的本质就是value的分布不一样,所以各种针对RNA-seq的差异分析包也就是提出来一个新的norma...
其中差异分析我们使用了limma/voom,edgeR,DESeq2这3个流程,很多朋友比较感兴趣到底应该是选择哪一个,而且它们的区别是? 具体的统计学原理我们推荐大家看: 这里我们直接看效果,正好最近重新复习TCGAbiolinks看到了这个图。 学徒作业,完成两个火山图,一个logFC的散点图,一个UpSet图 ...
RNA-seq的counts值,RPM, RPKM, FPKM, TPM 的异同 表达矩阵的归一化和标准化,去除极端值,异常值 箱线图的生物学含义 转录组表达矩阵为什么需要主成分分析以及怎么做 limma/voom,edgeR,DESeq2分析注意事项,差异分析表达矩阵与分组信息 其中差异分析我们使用了limma/voom,edgeR,DESeq2这3个流程,很多朋友比较感兴趣到...
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...