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...
limma、edgeR、DESeq2原理 Limma基于线性模型,通过使用贝叶斯方法估计每个基因的差异方差。它使用经验贝叶斯方法来将信息从所有基因中借用,特别是在样本较少时提高估计的稳定性。 edgeR基于负二项分布模型。它使用贝叶斯方法通过适应组内变异估计提高估计的稳定性。edgeR考虑了基因的丰度和变异性,使其更适用于RNA-Seq数据...
up = intersect(intersect(UP(DESeq2_DEG),UP(edgeR_DEG)),UP(limma_voom_DEG)) down = intersect(intersect(DOWN(DESeq2_DEG),DOWN(edgeR_DEG)),DOWN(limma_voom_DEG)) up_genes = list(DEseq2 =UP(DESeq2_DEG), edgeR = UP(edgeR_DEG), limma = UP(limma_voom_DEG)) down_genes = list(D...
DESeq2、edgeR 和 limma 包的原理和使用 通过三种包进行差异分析得到的结果比较 使用差异基因绘制火山图和热图 本文所用到的数据和代码,我已经上传到了 GitHub,有需要的话,大家可以在https://github.com/hzyao/DESeq2_EdgeR_Limma进行查看下载(TCGA-BRCA.htseq_counts.tsv.gz大家自行去Xena下载好不好,毕竟咱有...
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:通过负二项式模型对基因计数数据进行拟合,使用Wald检验进行显著性检验,并通过Benjamini-Hochberg方法进行多重检验校正,适合中等样本量的RNA-seq数据。详细文档 edgeR:同样使用负二项式模型,并通过TMM方法进行数据归一化,适用于小样本RNA-seq数据,采用exact test或quasi-likelihood F-test进行差异分析。详细文档 ...
差异分析的第一步是要构建符合不同模型的R对象,主要包括两部分的信息:表达矩阵和分组信息。 这次主要讨论一下limma/voom,edgeR,DESeq2是转录组差异分析的三大R包的表达矩阵和分组矩阵构建,主要针对二分组转录组数据的差异分析。 一、limma和edgeR包的表达矩阵和分组信息 ...
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/...
一键完成三种差异分析:DEseq2, edgeR and limma by 生信菜鸟团 limma、edgeR、DESeq2原理 Limma基于线性模型,通过使用贝叶斯方法估计每个基因的差异方差。它使用经验贝叶斯方法来将信息从所有基因中借用,特别是在样本较少时提高估计的稳定性。 edgeR基于负二项分布模型。它使用贝叶斯方法通过适应组内变异估计提高估计的稳...
目前,转录组学差异分析的三种常用流程:DEseq2、edgeR、limma。 在具体选择哪一个的问题上,有几个点需要明确: 在进行差异分析之前,首先明确你处理的是哪种测序数据。芯片测序只能用limma包分析,高通量测序(RNAseq)三者通吃。 此外,imma包在生物信息学分析中,还有一个很重要的功能是处理批次效应,特别是进行TCGA与GTE...