对于转录组的PCA图中,如果两个样本距离越远,则说明两个样本转录组差异越大。我们最想看到的情况就是,相同表型的个体(比如疾病组)会在图中聚类在一起。 差异基因表达散点图---体现重复样本的重复性好不好 我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点代表一个...
1、安装DESeq2 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))install.packages("BiocManager"...
也可以使用 importDittoBulk() 函数将以其他形式存储的批量数据转换为 SingleCellExperiment 结构bulkSCE<-importDittoBulk(x=list(counts=exp,logcounts=logexp),# x可以是 DGEList、DESeqDataSet、SummarizedExperiment 或数据矩阵列表
如果没有提供特定的参数，RunHarmony函数将默认使用输入中的所有可用维度（通常是 PCA）。可以通过设置dims...
## 样本的PCA图 # 差异分析 dds <- DESeq(dds) resultsNames(dds) res <- results(dds,name = "dex_treated_vs_control") degDeseq2 <- res %>% as.data.frame() %>% na.omit() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.
RNA-seq数据从Count表达矩阵开始进行数据清洗整理、样本聚类分析、PCA分析、特定基因表达、差异表达分析、通路富集分析(GO、KEGG)及GSEA分析; 将以上数据分析结果进行聚类热图、PCA图、箱线图、富集分析(个性化展示)气泡图和柱状图、单样本及多样本GSEA分析图; ...
GEO数据挖掘之绘制PCA热图和差异基因火山图 - 简书 (jianshu.com) GEO数据挖掘之使用clusterProfiler进行GO/KEGG富集分析 - 简书 (jianshu.com) GEO数据挖掘入门---使用pheatmap绘制分组聚类热图 - 简书 (jianshu.com) TCGA RNA-seq sra与fastq数据简介及下载 - 简书 (jianshu.com) 外显子 全外显子组测序技术...
RNA-seq数据从Count表达矩阵开始进行数据清洗整理、样本聚类分析、PCA分析、特定基因表达、差异表达分析、通路富集分析(GO、KEGG)及GSEA分析; 将以上数据分析结果进行聚类热图、PCA图、箱线图、富集分析(个性化展示)气泡图和柱状图、单样本及多样本GSEA分析图; ...
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...
即便通过 PCA 等降维处理去噪，不同细胞之间的差异也难以像 bulk RNA-seq 那样精准量化。