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...
工作流程完成后,您现在可以使用基因计数表作为DESeq2的输入,使用 R 语言进行统计分析。7.1. 安装R包...
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...
:RNA-seq Pre-processing :Differential Expression for RNA-seq :Annotation and Visualisation of RNA-seq results :Gene-set testing 本次文章也将以系列的形式呈现,想翻看特定文章的朋友,点该流程目录的相应部分即可。 数据 感兴趣的朋友也可以下载本次分析所需要的数据集,跟着动手尝试:https://figshare.com/s/...
◆单细胞转录组测序流程◆ 图4.单细胞RNA-seq实验流程 前面已经介绍了单细胞的捕获与分选,接下来我们看一下转录组测序的实验流程,大致分为以下几个步骤,动植物组织样本的准备、组织样本酶解成单个细胞细胞悬液制备与质检、barcode标记细胞、mRNA反转录、文库的构建、高通量测序和数据分析。为了保证实验结果的可靠性、...
原文地址:https://bioinformatics-core-shared-training.github.io/RNAseq-R/rna-seq-de.nb.html 书接上文(用R也可以完成的RNA-Seq下游分析-2) 在预处理生成了表达矩阵且标准化后,接下来我们要做的就是差异分析了。 本次流程需要的包 同时载入上次预处理完的数据preprocessing.Rdata ...
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 ...
conda activate rna_p3 #进入conda 环境 conda deactivate #退出当前conda环境 上游分析软件下载 本次RNA-seq流程涉及软件如下所示,使用conda install -y 软件名=版本号依次进行下载即可,可同时下载多个软件,但不建议同时下载太多,容易报错 质控清洗:fastqc multiqc trim-galore ...
承接上节RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2与Salmon之前已经得到了featureCounts与Salmon输出文件(counts、salmon)和基因ID转化文件(g2s_vm25_gencode.txt、t2s_vm25_gencode.txt)。 一般为了对样品进行分组注释我们还需要在GEO网站下载样品Metadata信息表SraRunTable.txt,接下来就需要在R中对输出...