对于测序数据或芯片数据的差异分析,DESeq2、edgeR 和 limma 是常用的算法,它们被广泛认为是进行转录组差异分析的金标准。在大多数转录组研究文章中,也基本都是用这三个算法进行差异分析的。 三种差异分析一般接收的输入值,其中voom是limma的升级版 三种差异分析算法比较 三种包的要求 limma包做差异分析要求数据满足正...
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。 一、输入矩阵的要求 三大差异分析的R包起点都是原始count矩阵,而不是TPM、FPKM标准化后的矩阵,因为他们有各自的标准化方法。 首先需要解决的问题是原始count矩阵,由于我们上一步进行表达定量通过RSEM完成,(一些转录组数据库中的数据也是通过...
res_deseq2<-run_deseq(eset=esetRaw,class_id="Group",control="Ctrl_DMSO",treatment="Ctrl_PN")## run edgeR htseq counts res_edgeR<-run_edgeR(eset=esetRaw,class_id="Group",control="Ctrl_DMSO",treatment="Ctrl_PN")## run limmawithcufflinks fpkm log2-transformed data res_limma<-run_li...
1. 加载R包和输入数据 2. 表达数据整理 3.edgeR包做差异表达 4.limma包做差异表达 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...
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
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...
发表在 Genome Biology(https://doi.org/10.1186/s13059-022-02648-4.)的一篇论文算是彻底相对严谨地论证了在大样本量RNAseq差异分析时,今后即便不考虑速度因素,也应该抛弃DEseq2和edgeR转而使用朴实无华的Wilcoxon秩和检验。 它们仨都更建议使用 Counts 数据。
几天前,曾老师在群里给我布置了一份学徒作业,比较不同流程(limma/voom,edgeR,DESeq2 )差异分析的区别,拟使用的数据集是TCGA-BRCA的counts值矩阵。作为非肿瘤口的生信新人,秉着无知者无畏的态度试了一试。以下是具体过程。 代码主要来源于小洁老师(不是我吹,听了小洁老师的课,傻子也能学会R代码)。
几天前,曾老师在群里给我布置了一份学徒作业,比较不同流程(limma/voom,edgeR,DESeq2 )差异分析的区别,拟使用的数据集是TCGA-BRCA的counts值矩阵。作为非肿瘤口的生信新人,秉着无知者无畏的态度试了一试。以下是具体过程。 代码主要来源于小洁老师(不是我吹,听了小洁老师的课,傻子也能学会R代码)。
5.DESeq2包做差异表达 6.比较三种包差异表达基因筛选结果 1. 加载R包和输入数据 rm(list=ls())library("DESeq2")library("limma")library("edgeR")expr=read.csv("mRNA_exprSet.csv",sep=',',header=T)head(expr) TCGA-mRNA数据链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1b6l4qg40NjDNCkyiEow4aA ...