数据:RNASEQ上游分析得到的read count矩阵。 工具:Rstudio。 步骤: 下载人类基因组注释文件,提取每个基因的外显子长度,计算tpm,fpkm。 TPM=(Ni/Li)*1000000/sum(Ni/Li+……..+ Nm/Lm) Ni:mapping到基因i上的read数; Li:基因i的外显子长度的总和 ...
scale_fill_manual(values = c('orange', 'purple')) 3. plotPCA {DESeq2} 当我们使用的数据是表达量的时候,我们可以首选利用 DESeq2 软件包中的内置函数plotPCA 来绘制主成分分析图,非常方便,当然我们这里使用差异表达挑选出来的差异表达基因,在做主成分分析时能够更好的区分癌和癌旁组织。 首先需要构造 dd...
RNA-seq表达数据之样本PCA分析 Principal component analysis (PCA) 分析 主成分分析(PCA)帮助我们归纳总结和可视化数据集中的信息,这些数据包含由多个相互关联的变量描述的个体 / 观察主成分分析。 可以将每个变量视为不同的维度。 但如果您的数据集中有3个以上的变量,那么很难在多维超空间可视化。 主成分分析是用...
[不同芯片平台的RNAseq差异分析全流程]GEO小众癌症的RNAseq关联临床预后分析[第二章] - Gremmie的文章 - 知乎 zhuanlan.zhihu.com/p/71 第三章对第二章导出的基因列表着重进行生存分析,会用到第一章得到的基因表达矩阵(行名已经转化好的)、生存数据以及第二章得到的某某通路相关的显著差异基因。 [全自动批量生...
计数归一化和主成分分析 在获得我们的高质量单细胞后,单细胞 RNA-seq (scRNA-seq) 分析工作流程的下一步是执行聚类。聚类的目标是将不同的细胞类型分成独特的细胞...
上一期我们探讨了Bulk RNA-seq的价值和学习成本(第1期. 快2024年了,还有必要学习Bulk RNA-seq?),如果你认可了学习Bulk RNA-seq分析的必要性,那我们就一起来开始零基础学习之旅。今天的任务是主成分分析(PCA)图,如果时间紧,可以简单看看整体的分析流程;如果有时间,可以跟着我们的代码和数据,一起练习。
内容: 1 . 基因表达量数据进行标准化,用tpm和fpkm两种方法进行相对定量,后续分析我们一般会用tpm。2 . 使用标准化后的tpm数据做主成分分析(PCA)数据 :RNASEQ上游分析得到的read count矩阵。工具 :Rstudio。步骤:TPM=(Ni/Li)*1000000/sum(Ni/Li+……..+ Nm/Lm)Ni:mapping到基因i上...
3、观科研:Bulk RNA-seq | 第2期. 零基础画主成分分析(PCA)图 bulk RNA-seq | 下游分析 | ...
PCA(principal component analysis )主成分分析,可以分析样品之间相关性,确定样品总体上的差异,或者查看是否有批次效应等 输入数据: 代码部分,筛选基因也可以参照另一篇文章,而不一定是选取200个变化最大的基因,R筛选基因: myfpkm<-read.table("All_gene_fpkm.xls",header=TRUE,comment.char="",sep = "\t",ch...
上一期我们探讨了Bulk RNA-seq的价值和学习成本(第1期. 快2024年了,还有必要学习Bulk RNA-seq?),如果你认可了学习Bulk RNA-seq分析的必要性,那我们就一起来开始零基础学习之旅。今天的任务是主成分分析(PCA)图,如果时间紧,可以简单看看整体的分析流程;如果有时间,可以跟着我们的代码和数据,一起练习。