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,每个点代表一个基因在两个样品中FPKM的对数值(FPKM是RNAseq中衡量基因表达高低的常用数值)。从这张图可以观察,偏离对角线的点越多,说明样品表达量的相关性越低,重复性越差;偏离对角线的点越少,则说明样品间表达量的相关性...
对RNAsq的read count数据进行PCA分析 目的:PCA分析可以得到样本之间的相关性和离散程度。 内容: 1 . 基因表达量数据进行标准化,用tpm和fpkm两种方法进行相对定量,后续分析我们一般会用tpm。 2 . 使用标准化后的tpm数据做主成分分析(PCA) 数据:RNASEQ上游分析得到的read count矩阵。
在PCA分析中，数据被投影到一个由正交向量组成的坐标系上，这些向量称为主成分。点代表的是每个独立的...
你只要记得,deseq2只是一个差异分析的软件,就是类似于做方差分析的软件一样,只不过其通过log变换和中位数挑选来排除异常值的影响。 deseq2矫正的原理可以看原北卡罗来纳大学教堂山分校的Josh Starme的StatQuest系列视频教程https://statquest.org/video-index/,里边的统计学原理值得学习,也有人将这个系列的视频整理...
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,每个点代表一个基因在两个样品中FPKM的对数值(FPKM是RNA-seq中衡量基因表达高低的常用数值),从这张图中可以观察,偏离对角线的点越多,说明样品表达量的相关性越低,重复性越差;偏离对角线的点越少,则说明样品间表达量的相...
图2 (a)RNA-seq鉴定的所有unigenes的主成分分析,(b)DEGs差异表达基因的韦恩图,(c)基于DEGs的KEGG通路的韦恩图 三组试验F-NA vs. F-CA(I)、A-NA vs. A-CA(II)及A-NA vs. A-CA+UVB(III)分别注释了3023、1235和2620个差异表达基因,其中438个为共同差异表达基因,另有2229、122和1259个上调或下调基因...
单细胞RNA-seq数据分析最佳实践 中 Ⅰ.Normalization 计数矩阵中的每个计数代表细胞 mRNA 分子的成功捕获、逆转录和测序,但是每个步骤固有的变异性,相同细胞的计数深度结果却可能不同。因此,当基于计数数据比较细胞间的基因表达时,差异可能仅由采样效应( sampling effects)引起,可以通过缩放计数数据以获得正确的细胞间相对...
目的 ：PCA分析可以得到样本之间的相关性和离散程度。内容： 1 . 基因表达量数据进行标准化，用tpm和fpkm两种方法进行相对定量，后续分析我们一般会用tpm。2 . 使用标准化后的tpm数据做主成分分析（PCA）数据 ：RNASEQ上游分析得到的read count矩阵。工具 ：Rstudio。步骤：TPM=(Ni/Li)*1000000/s...
单细胞RNA-seq数据分析最佳实践(上) Pre-processing and visualization Normalization 计数矩阵中的每个计数代表细胞 mRNA 分子的成功捕获、逆转录和测序(框 1)。由于每个步骤固有的变异性,相同细胞的计数深度结果却可能不同。因此,当基于计数数据比较细胞间的基因表达时,任何差异可能仅由采样效应( sampling effects.)引...
单细胞RNA-Seq研究肺癌目录: 文章的主要结论解读 传统RNA-Seq建库方法 几种主要的单细胞RNA-Seq建库方法 单细胞测序技术简介 单细胞RNA-Seq的分析流程 简单介绍主成分分析(PCA)文章的主要结论解读Reconstructing lineage hierarchies of the distal lung epithelium using single-cell RNA-Seq 文章:用单细胞RNA-Seq的...