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...
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入门的简单实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵 library(DESeq2) library("BiocParallel") #启用多核计算 ##构建dds DESeqDataSet i...
6、差异分析,也就是统计检验确定差异基因 说明: 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...
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入门的简单实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵 library(DESeq2)library("BiocParallel")#启用多核计算##构建dds DESeqDa...
limma是一个功能强大的R软件包,专为微阵列数据和RNA-seq数据的差异分析而设计。它基于线性模型和贝叶斯方法,能够高效处理大量基因和
(vn_pcDEG,vn_lncRNA_DEG,file = paste0(opt_deg,"all-DEG-DESeq2-edgeR-limma.Rdata")) ###===3种方法的差异分析结果比较=== upset_data <- list(vn_pcDEG=vn_pcDEG,vn_lncRNA_DEG = vn_lncRNA_DEG) upset_p <- lapply(c("vn_pcDEG","vn_lncRNA_DEG"), function(x){ y <- from...
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...
在这我只是对其中的一种情况进行简单的总结,比如这个包可以处理RNA-Seq数据,我简单的以两个比较组进行分组为例,至于其他分组情况,请看limma说明文档,有非常详细的说明,非常亲民。 首先我们还是输入count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。顺便也加载下edgeR这个R包 ...
使用limma or edgeR 对下载的counts值矩阵根据亚型信息进行差异分析 差异分析结果做火山图 差异分析结果做logFC的散点图 差异分析结果做UpSet图 DEA analyses of TCGA-BRCA data comparing luminal subtypes with normal samples. A-B) Volcano plots are shown where only those genes with logFC higher than 6 or...