1、ssGSEA 单样本基因集富集分析(single sample gene set enrichment analysis, ssGSEA),原理上与GSEA类似,不同的是GSEA 主要用于检测不同实验组(如实验组和对照组)之间基因集富集差异,而ssGSEA将样本内基因表达谱进行归一化处理,然后计算每个基因集对应的ssGSEA得分。通过这种方式,ssGSEA将单个样本的基因表达谱转换...
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$padj < Pvalue, "Down...
下述流程在Rstudio中完成 1. 配置镜像,下载软件,下载Bioconductor,加载安装包 rm(list=ls())options()$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...
在本教程中,将借助许多R包,带你进行一个完整的RNA-seq分析过程。将从读取数据开始,将伪计数转换为计数,执行数据分析以进行质量评估并探索样本之间的关系,执行差异表达分析,并在执行下游功能分析之前直观地查看结果。下面是流程图。 2. 数据集 本教程将使用Kenny PJ et al, Cell Rep 2014中的一部分数据进行演示。
RNA-seq分析流程是一个系统而复杂的过程，旨在从测序数据中推断转录组状态。这一流程主要分为三个关键阶段：上游分析、序列比对和表达定量，以及数据的标准化与下游分析。上游分析阶段通常在Linux系统中进行，首先处理的是FASTQ格式的原始测序文件。这些文件由Illumina测序技术生成，采用边合成边测序（SBS）策略...
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...
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...