在RNA-seq数据中看到负的log2FC正在上升 在RNA-seq数据中,log2FC(log2 fold change)是一种常用的指标,用于衡量基因在不同条件下的表达水平变化程度。log2FC的计算公式为log2(条件B的基因表达水平/条件A的基因表达水平)。 当在RNA-seq数据中观察到负的log2FC正在上升时,表示在条件B相对于条件A下,某个基因...
RNA-seq中,火山图(Volcano Plot)显示了两个重要的指标:fold change和校正后的p value,利用T检验分析出两样本间显著差异表达的基因后,以log2(fold change)为横坐标,以T检验显著性检验p值的负对数-log10(padj)为纵坐标。 图示解释: 红色点表示TS样本相对于对照样...
log2(mean(case))- log2(mean(control))或log2(mean(case)/mean(control)) mean(case) 指的是case样本的平均表达值;control同理; 忙,没时间解释,先记录一下。
第一列为基因ID,倒数第二列列为FDR,最后一列列为log2FC。 2. 我们使用R语言来绘制火山图,代码如下: # 安装ggpubr和ggthemes包 #install.packages("ggpubr") #install.packages("ggthemes") # 加载ggpubr和ggthemes包 library(ggpubr) library(ggthemes) # 读取数据 deg.data <- read.table("IL-1B...
一般来说,我们在RNA-seq进行差异分析时最好使用Count值,因为limma-voom、edgeR和DESeq2都是针对RNA-seq的Count值分布进行假设,从而设计的软件。但是,在实际过程中,我们并不是总能获得其Count值,而经常得到的是FPKM或者TPM值,那对于这种情况,我们能不能使用类似于分析芯片的方法进行差异分析呢?
b.将qPCR和转录组的数据整理(qPCR和RNA-seq的log2fc、qPCR的标准差)成表; C.基于前3列用excel绘制柱状图,然后添加qPCR的误差线(自定义设置:±标准差)。 2 柱状图+折现图: a.基于1b里整理完的数据,在excel里插入组合图; B.给柱状图增加误差线,调整下,出图。
Foldchange优点是计算简单直观,缺点是没有考虑到差异表达的统计显著性;通常以2倍差异为阈值(取log2时阈值为1),判断基因是否差异表达。计算公式如下: Pvalue通过T检验得到,对每一个RNA-seq计算一个T统计量来衡量处理组与对照组情况下RNA-seq表达的差异,然后根据t分布计算显著性p值来衡量这种差异的显著性,T统计量...
DESeq2工作流程的最后一步是对每个基因进行计数并将其拟合到模型中并测试差异表达。 2. 广义线性模型 如前所述,RNA-seq生成的计数数据表现出过度分散(方差 > 均值),用于对计数建模的统计分布需要考虑到这一点。因此,DESeq2使用负二项分布通过以下公式对RNA-seq计数进行建模: ...
a.基于qPCR的相对定量结果,引用excel的函数(log、average、stdev)求得log2fc和标准差; b.将qPCR和转录组的数据整理(qPCR和RNA-seq的log2fc、qPCR的标准差)成表; C.基于前3列用excel绘制柱状图,然后添加qPCR的误差线(自定义设置:±标准差)。 2、柱状图+折现图: ...
Bowtie 2通常是比较基因组学管道的第一步,包括变异调用、ChIP-seq、RNA-seq、BS-seq。Bowtie 2和Bowtie(此处也称为“Bowtie 1”)也紧密集成到许多其他工具中,此处列出了其中一些。 要找到与 Tophat 的连接点,您首先需要为 RNA-Seq 实验中的organism安装bowtie index。 bowtie 站点为人类、小鼠、果蝇等提供...