5.结果解释:根据统计显著性和生物学含义来解释结果,确定在富集分析中发现的重要生物学过程、通路或功能。 举个例子,我们想知道A基因表达的高低在某种肿瘤中影响了哪些已知的通路(pathway),这时我们对一批病人的肿瘤进行取材,通过转录组(RNA-seq)测序,再按照A基因mRNA水平高低进行分组,接着使用基因富集分析便可以预测A...
library(DESeq2) library(dplyr) library(tibble) library(edgeR) library(limma) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 三、分析 1、DESeq2 DEseq2针对有生物学重复的样本 代码如下(示例): # 读取数据 # 表达矩阵 cds <- read.csv("data/airway_scaledcounts.csv",row.names = "ensgene") %>% as.matri...
scuttle可以将高维的scRNA-seq数据转化为低维空间,如主成分分析(PCA)和t分布随机邻域嵌入(t-SNE)等方法,从而在二维或三维平面上呈现细胞的分布。这使得研究人员能够更准确地识别和理解细胞的聚类模式、不同细胞类型以及在发育过程中细胞状态的变化。 通过这种降维和可视化的手段,scuttle赋予了研究人员深入探索细胞多样性...
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,我们呢不在此赘述了。 接下来我们看下此包的主要功能框架图: 然后我们首先看下如何实现RNA-seq的分析,我们先看下我们用到的数据: data(edesign.abiotic, edesignCT) data(data.abiotic) 其中Time指的取样的时间点;Replication指的数据...
差异基因分析 RNA-seq 数据分析流程 相关软件安装 可以安装 conda,在后续其他软件安装时非常好用。可自行百度进行安装 可根据文献调研,转录组数据分析所需软件列表: 质控 fastqc , multiqc, trimmomatic, cutadapt ,trim-galore 比对 star, hisat2, bowtie2, tophat, bwa, subread ...
原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Qing Li 在生物学和医学研究中,乳腺发育是一个复杂而精细的过程,涉及众多基因的表达调控。近年来,随着高通量测序技术的发展,RNA测序(RNA-seq)技术已经成为研究基因表达模式的有力工具。通过RNA-seq技术,我们可以获得大量关于基因表达的定量信息,从而更深入地理解乳腺发育的分子机制...
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...
https://github.com/PMBio/peer 这个R包的主页,但是按照这个主页的安装方法试了一下没有成功,主要是编译的时候需要复制文件到usr目录下,我没有权限,不知道怎么更改编译的目录。主页上提供的R包下载链接好像失效了, 找到了一个简书链接 https://www.jianshu.com/p/3b613cafafe8 ...
RNAseq原始数据中基因名称是"ENSG"开头的Ensemble ID,而实际分析时需要将ENSG转换为对应的基因名称。下面以GEO数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE213001) 下载到的GSE213001_Entrez-IDs-Lung-IPF-GRCh38-p12-logRPKMs-normalised.csv为例 (肺纤维化患者与健康人的Bulk tissue RN...
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...