你可能想要进行功能富集分析，例如GO或KEGG路径分析。Bioconductor中的clusterProfiler包可以用于这一目的：...
老师，请问您是如何用limma包去筛选差异表达基因的，现在真的很需要您的帮助
在进行多次假设检验时，需调整以控制假阳性率，DESeq2通过results函数自动完成这一步，采用Benjamini-Hochberg方法调整p值（即padj）。虽然limma最初设计用于处理芯片数据，亦适用于RNA-seq数据，尤其是通过voom转换计数数据以适应线性模型。获取差异表达基因列表后，可以进行功能富集分析，如GO或KEGG路径分析。...
Bioconductor包裹limma 翻译结果5复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 Bioconductor包裹limma 相关内容 aIndia and China are sometimes poor? 印度和中国有时是贫寒?[translate] aCanyou Canyou[translate] aall thesame 仍然[translate] amay i have your name and telephone number ,please? 我可以有您的名字和电话号...
Limma: linear models for microarray data., in: Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor. Springer, NY, pp. 397-420.SMYTH, G.K. Limma: linear models for microarray data., in Bioinformatics and Computational Biology Solutions using R and Bioconductor. Springer: ...
掌握数据统计理论后，深入理解生物信息学原理、分子生物学、基因组学、转录组学等知识，对于正确使用生物信息学相关R包至关重要。若对这些原理一无所知，即使分析出一堆数字，也无法解读其意义。解决理论和知识问题后，使用现成的R包就变得相对容易，遇到操作不懂的问题可通过查阅包的文档或参考数据案例...
举个从GEO数据库下载的样例,逐步介绍RMA进行CEL表达谱数据标准化,以及limma算法提取差异表达基因的过程。source("链接")biocLite("affy")biocLite("Biobase")biocLite("tkWidgets")library(affy)AffyData<-ReadAffy(widget=TRUE)exprsSet.RMA<-rma(AffyData)##用rma方法处理数据exp.RMA<-exprs(exprsSet.RMA)##...
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! 大家都知道芯片数据跟RNA-seq数据的本质就是value的分布不一样,所以各种针对RNA-seq的差异分析包也就是提出来一个新的norma...
现在我们要讲的就是基因表达芯片数据的一种分析方式,差异分析,主角就是limma这个package,虽然一直都有各种差异分析统计方法提出来,但是limma包绝对是其中的佼佼者,我们也不多说废话了,直接上教程! 使用这个包需要三个数据: 表达矩阵 分组矩阵 差异比较矩阵
求翻译:Bioconductor package limma是什么意思?待解决 悬赏分:1 - 离问题结束还有 Bioconductor package limma问题补充:匿名 2013-05-23 12:21:38 Bioconductor的包LIMMA 匿名 2013-05-23 12:23:18 Bioconductor包裹limma 匿名 2013-05-23 12:24:58 Bioconductor包裹limma 匿名 2013-05-23 12:26:38...