load("./data/DEG_DESeq2.Rdata") # 设定阈值,筛选显著上下调差异基因 logFC <- 2 Pvalue <- 0.01 DEG_DESeq2$Group <- ifelse(DEG_DESeq2$log2FoldChange > logFC & DEG_DESeq2$padj < Pvalue,"Up", ifelse(DEG_DESeq2$log2FoldChange < -logFC & DEG_DESeq2$padj < Pvalue, "Down...
可以看到,两个用于输入分析的数据集均是经过R的DEseq2或limma包差异分析后的统计结果表格,包含了差异倍数(logFC),P值(P.Value),校正后的P值(adj.P.Val)等等。 随后,将两组分析结果汇总成一个列表(list),作为后续研究分析的输入数据。在该R包分析过程中,除了输入单个分析结果的数据框(data frame)外,还可以...
下述流程在Rstudio中完成 1. 配置镜像,下载软件,下载Bioconductor,加载安装包 rm(list=ls())options()$reposoptions()$BioC_mirroroptions(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")options("repos"=c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))options()$reposoptions()$BioC_mirrorins...
学习完snakemake后写的第一个流程是RNA-seq上游定量和下游的质控和差异分析。 使用fastp处理fastq文件,在使用START比对到基因组同时得到raw count,使用非冗余外显子长度作为基因的长度计算FPKM、TPM,同时也生成了CPM的结果。 非冗余外显子长度计算可以参考之前的推文转录组实战02: 计算非冗余外显子长度之和 对定量结果...
RNA-Seq 分析流程:多时间点样本分析实战(一) 小鱼爸 2023-07-12 简介 了解基因表达的时序动态变化是生物学的一个基本问题。此教程提供了多时间点数据的分步实战流程:(1)数据集的质量控制和标准化;(2)进行差异表达分析;(3)时序数据的聚类;(4)用GO term和KEGG通路富集分析解释聚类簇。作为实战流程,我们应用的数...
转录组数据分析的主要流程：数据准备。一般是fastq格式文件，或者是从数据库白嫖来的转录组数据，通常为...
5)基于基因的表达count数进行下游数据分析 对于得到的count数,我们通常使用的方法有基于序列的CPM(counts per million)、log-CPM、FPKM(fragments per kilobase of transcript per million),和基于转录本数目的RPKM(reads per kilobase of transcript per million)等方法。此处我们可以参考RNAseq123教程内容,用CPM进行...
Q:为什么将FPKM转换为TPM?A:只有转换成TPM才勉强可以用limma做差异分析;而DESeq2和edgeR是对count数据进行差异分析 代码语言:javascript 复制 expMatrix<-a fpkmToTpm<-function(fpkm){exp(log(fpkm)-log(sum(fpkm))+log(1e6))}tpms<-apply(expMatrix,2,fpkmToTpm)tpms[1:3,]colSums(tpms)#输出结果:>tpm...
5)基于基因的表达count数进行下游数据分析 对于得到的count数,我们通常使用的方法有基于序列的CPM(counts per million)、log-CPM、FPKM(fragments per kilobase of transcript per million),和基于转录本数目的RPKM(reads per kilobase of transcript per million)等方法。此处我们可以参考RNAseq123教程内容,用CPM进行...
一、流程简述 我们以常见的二代短读长测序（Illumina、SOLiD等）mRNA-seq为例，加上制样过程，其标准...