rownames(DEG_edgeR))#取交集 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
limma进行差异分析有两种方法 :limma-trend和voom,在样本测序深度相差不大时两种方法差距不大,而测序深度相差大时voom更有优势,因此我们一般都选择voom的方法进行差异分析。Limma-voom vs limma-trend (bioconductor.org) library(limma) library(edgeR) #分组矩阵design构建 design <- model.matrix(~0+factor(group_...
这里构建了一个对象 An object of class “EList” v<-voom(exprSet,design,normalize="quantile")## 下面的代码如果你不感兴趣不需要运行,免得误导你## 就是看看normalization前面的数据分布差异#png("RAWvsNORM.png")exprSet_new=v$Epar(cex=0.7)n.sample=ncol(exprSet)if(n.sample>40)par(cex=0.5)cols...
它最初设计用于分析微阵列数据,但最近已扩展到RNA-seq数据。 根据limma用户指南的当前建议是使用edgeR包的TMM标准化和“voom”转换,其本质上将标准化数据取对数(基数2)并估计它们的均值 - 方差关系以确定在线性建模之前每次观察的权重。 默认情况下,Benjamini-Hochberg程序用于估计FDR 。 DESeq使用类似于edgeR的负...
收藏limma转录组定量中文操作指南 group和la
用limma包的voom方法来做RNA-seq 差异分析 jmzeng 2016年4月22日 大家都知道,这十几年来最流行的差异分析软件就是R的limma包了,但是它以前只支持microarray的表达数据。 考虑到大家都熟悉了它,它又发了一个voom的方法,让它从此支持RNA-seq的count数据啦!
count=3) # voom 函数将RNA-seq数据转换为类似微阵列数据的格式,以便应用线性模型进行分析 v <- voom(dge,design,plot=TRUE, normalize="quantile") # 使用线性模型拟合经过 voom 处理的数据 "v" fit <- lmFit(v, design) group_list g1=levels(group_list)[1] g2=levels(group_list)[2] # 创建...
RNA-seq分析通常从基因水平的序列计数开始,涉及到数据预处理,探索性数据分析,差异表达检验以及通路分析,得到的结果可用于指导进一步实验和验证研究。 在这篇工作流程文章中,我们通过分析来自小鼠乳腺的RNA测序数据,示范了如何使用流行的edgeR包载入、整理、过滤和归一化数据,然后用limma包的voom方法、线性模型和经验贝叶斯...
v<-voom(counts,design,plot=TRUE) 最后就是普通的差异分析过程 fit<-lmFit(v,design) fit<-eBayes(fit) output<-topTable(fit,coef=2,n=Inf) sum(output$adj.P.Val<0.05) Summary Limma长久以来就是一个非常流行的差异分析R包,其内容涉及的非常广泛,用于RNA-Seq只是其内容的一小部分,并且使其处理RNA-Seq...
v <- voom(counts, design, plot=TRUE) 最后就是普通的差异分析过程 fit <- lmFit(v, design)fit <- eBayes(fit)output <- topTable(fit, coef=2,n=Inf)sum(output$adj.P.Val<0.05) Summary Limma长久以来就是一个非常流行的差异分析R包,其内容涉及的非常广泛,用于RNA-Seq只是其内容的一小部分,并且使...