edgeR考虑了基因的丰度和变异性,使其更适用于RNA-Seq数据。 DESeq2基于负二项分布的模型。它通过使用贝叶斯方法来考虑样本间的差异以及基因表达的离散性。 1. 安装和加载所需的包 代码语言:javascript 复制 .libPaths(c('/home/rootyll/seurat_v5/',"/usr/local/lib/R/site-library","/usr/lib/R/site-lib...
allg<-intersect(allg,rownames(DEG_DEseq2))ALL_DEG<-cbind(DEG_limma_voom[allg,c(1,4,5)],DEG_edgeR[allg,c(1,4,5)],DEG_DEseq2[allg,c(2,5,6)])colnames(ALL_DEG)colnames(ALL_DEG)<-c('limma_log2FC','limma_pvalue','limma_padj','edgeR_log2FC',...
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,结果不差异)。 用测试数据对三种算法实测 由于测试样品...
Limma用于处理基因表达芯片数据,edgeR也有一部分功能依赖于limma包。 Limma采用经验贝叶斯模型( Empirical Bayesian model)使结果更稳健。进行差异分析时常用limma。虽然它是针对芯片数据开发的,但也有limma-voom可以分析转录组数据 在处理RNA-Seq数据时,raw read count先被转成log2-counts-per-million (logCPM),然后对...
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...
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...
值得一提的是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。我们平台不但集成了这两个主流的分析方法,同时对差异分析结果进行可视化,只需输入表达矩阵和分组信息,点击鼠标就可完成整个差异分析,老板再也不用催我敲代码了。 02
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
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 edgeR包做差异表达 表达矩...