基因富集分析(Gene Enrichment Analysis)是一种常用的生物信息学方法,用于解释在基因组或基因集合中出现的显著富集的功能或特定特征。这种分析用于高通量基因表达数据的解释,比如基因芯片数据或RNA测序数据。 基本原理是将感兴趣的基因集与参考基因组或已知的基因功能注释进行比较。这个过程涉及到统计分析,用于确定是否某个...
R语言分析1:RNA-seq的批次效应校正 批次效应(batch effect),表示样品在不同批次中处理和测量产生的与试验期间记录的任何生物变异无关的技术差异。其既可能来自实验,也可能是来自分析流程。实验中样品收集、建库、测序的不同批次可能带来系统性的偏差;分析中不同工具的使用也有一定偏差。 注意:批次校正只能降低批次效应...
RNA-seq目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现...
dittoSeq是一款对单细胞和批量 RNA 测序数据进行分析和可视化的工具,提供了多种可视化效果,并且允许自定义。 对于单细胞数据,dittoSeq 直接处理在其他软件包(Seurat、scater、scran 等)中预处理的数据。对于批量 RNAseq 数据,dittoSeq 的导入函数会将各种不同结构的批量 RNAseq 数据转换为 dittoSeq 帮助程序和可视化...
差异分析 前言 一.环境设置 二.加载R包 三、分析 1、DESeq2 2.edgeR 3.limma-voom 总结 参考 前言 对于二代测序的count值(也就是没有标准化后的数据)通常有三个包可以进行差异分析: DESeq2 edgeR limma 下面是对整理好的表达矩阵进行下游分析,不是从上游分析开始 ...
scuttle是R语言中备受欢迎的生物信息学包之一,其特色功能在于支持单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的深入分析和直观可视化。单细胞RNA测序作为一项先进的技术,已经引发了生物学领域的巨大关注。它突破了传统基因表达测定的限制,能够在单个细胞的水平上测量基因的表达水平,从而为我们展示了细胞在转录组水平上的多样性和差异。
R语言实现时序RNA-seq分析 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...
scuttle是R语言中备受欢迎的生物信息学包之一,其特色功能在于支持单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的深入分析和直观可视化。单细胞RNA测序作为一项先进的技术,已经引发了生物学领域的巨大关注。它突破了传统基因表达测定的限制,能够在单个细胞的水平上测量基因的表达水平,从而为我们展示了细胞在转录组水平上的多样性和差异。
在RNA-seq分析中,对原始计数数据进行归一化是一个重要的步骤,因为它可以帮助消除由于测序深度、文库大小或批次效应等因素导致的差异。CPM(每百万计数)是一种简单的归一化方法,它将每个样本的原始计数除以该样本中所有基因计数的总和,并乘以一百万,以得到每个基因在每个样本中的相对表达量。
在分析TCGA数据库里的RNA-seq数据之前,先了解TCGA样本的id名称。 TCGA样本id中第14-15位代表分组信息,01-09是tumor(肿瘤),10-29是normal。 1.准备R包 #如果安装不成功 可以换用BiocManager::install()方法继续安装 if(!require(stringr))install.packages("stringr") ...