富集分析需要输入基因差异分析后的结果,所以先进行差异分析。推荐使用DESeq2进行差异分析。测序数据使用CGGA数据库上的mRNAseq_693。 # 安装基因富集分析相关的包 options("repos" = c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options(BioC_mirror="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/...
7.4. DESeq2对象 根据计数和元数据创建DESeq2对象 # - countData : 基于表达矩阵 # - colData : ...
setwd("G:/silicosis/geo/GSE103548_rna-seq_llc_mle-12/GSE135402_A549_TD_tgfb/GSE135402_RAW/GSM4007697_A549-2/") expr_SRR957678=read.table("G:/silicosis/geo/GSE103548_rna-seq_llc_mle-12/GSE135402_A549_TD_tgfb/GSE135402_RAW/GSM4007697_A549-2/GSM4007696_A549-1.htseq.count.txt", header...
ComBat使用参数或非参数经验贝叶斯模型,输入数据为干净的、标准化的表达数据,通常是芯片数据 ComBat_seq使用负二项回归的ComBat改进模型,专门针对RNA-Seq count数据 # BiocManager::install("sva")library(sva)combat_count<-ComBat(as.matrix(exp),batch=condition$batch,mod=mod# 添加生物分组信息)combat.pca<-PCA(...
提到RNA-Seq差异表达分析,大家首先想到的癌症与癌旁组织的表达差异分析。然而如果想探究不同时间下对目标产生的影响,此方法便失去作用,那么便出现了时序RNA-seq。今天我们为大家介绍一个可以做时序RNA-seq分析的R包maSigPro。 首先我们看下其安装还是需要借助bioconductor库进行安装,具体步骤参见以前的教程,我们呢不在...
本文将深入讲解RNA-seq中R语言的基因富集分析，包括KEGG、GO和GSEA的实战应用与区别。基因富集分析是一种生物信息学工具，用于理解基因组中特定基因集合的功能特性。它在解读基因表达数据，如基因芯片或RNA测序数据时尤为关键，通过对比感兴趣基因集与参考基因组或已知功能注释，揭示其潜在生物学意义。分析步骤...
R语言求GEO基因表达量 r语言rnaseq 数据gsea分析 文章目录 RNA-seq 数据分析流程 相关软件安装 下载数据 sra转fastq格式 数据质控 数据质控,过滤低质量reads,去接头 比对 首先下载参考基因组及注释文件,建立索引 比对 sam文件转bam 为bam文件建立索引 reads的比对情况统计...
生信分析 孟德尔随机化分析 生信 肠道菌群 甲基化分析 R语言相关生信分析 擅长Bulk RNA-seq(差异分析 功能富集 PPI 免浸润 GSEA等)RNA-seq(降维聚类、分群注释、拟时分析、互作等)TCGA GEO 数据挖掘(数据合并去批次、生存分析)复现等生存分析 预后模型建立(列线图)
## 提取你想要的差异分析结果,我们这里是treated组对untreated组进行比较 resOrdered <- res[order(res$padj),] resOrdered=as.data.frame(resOrdered) 可以看到程序非常好用! 它只对RNA-seq的基因的reads的counts数进行分析,请不要用RPKM等经过了normlization的表达矩阵来分析。
我们之前介绍了limma包,limma包是对基因芯片表达矩阵的分析,不能对逆转录RNAseq表达矩阵进行分析(因为数据特征不同),RNAseq需要用另一种方法:DESeq2(注:基因芯片和RNAseq是测定表达量的两种方式,各有优劣,详细可自行百度)一.读取数据library(airway) #Biocductor R包为三种:1.功能函数包2.数据包3.注释包(芯片...