RNA-seq目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。请注意,它并不适用于所有类型的分析,比对工具也不适用于所有分析。此外,本教程的重点是给...
处理任何样本之前的第一步是分析数据的质量。fastq文件中包含质量信息,指的是每个碱基检出的准确度(% 置信度)。FastQC 查看样品序列的不同方面:接头污染、序列重复水平等) 1.1. 安装 同时创建新的环境 代码语言:javascript 复制 conda create-n rna-seq-c bioconda fastqc-y 1.2. 运行 代码语言:javascript 复制 f...
这里我们基本上只用到logFC、P.value和adj.P.Val,其它可以不用管。通常我们认为|logFC|>=1,P值<0.05就算是一个差异表达基因,当然,这个具体情况具体分析,不一定按照这个标准筛选。 之后就是做差异基因表达专属的火山图了。这里先把p值转换为负对数形式,再用ggplot就可以画出一幅很基本的图。 #转换p值为-lg坐...
处理任何样本之前的第一步是分析数据的质量。fastq文件中包含质量信息,指的是每个碱基检出的准确度(% 置信度)。FastQC 查看样品序列的不同方面:接头污染、序列重复水平等) 1.1. 安装 同时创建新的环境 conda create -nrna-seq -c bioconda fastqc -y 1.2. 运行 fastqc -o results/1_initial_qc/ --noextract...
RNA-seq目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。请注意,它并不适用于所有类型的分析,比对工具也不适用于所有分析。此外,本教程的重点是给...
对于差异表达分析而言,首先,我们可以先将 gene_id 改为 gene_name。其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化,并使用 wilcoxon 的 t 检验来计算基因的 p 值。在这里,我们用一个从RNA-seq上游的定量包FeatureCounts生成的表达矩阵来演示差异表达分析的流程。我们的流程...
现在开始说得到表达量数据后如何做差异分析。 一、R包安装 1.1 常用软件包。 找差异基因要用到edgeR和DEGseq这两个R包, edgeR用来对得到的reads数进行归一化处理;DEGseq用来找差异基因。 基因表达量归一化:每个样本测序的总量不一样,要把它们处理到同一个数量级。
RNA-seq目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。由于完整版过长,因此分为两部分,需要获取完整版的,请跳转文末。
RNA-seq目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。由于完整版过长,因此分为两部分,需要获取完整版的,请跳转文末。
“检测跨处理/条件的差异表达基因是一个关键步骤,而且有时是RNA-seq数据统计分析的主要目标。差异表达基因的确定有助于我们阐明基因功能,当细胞响应不同的处理和条件时。此外,检测差异表达基因是聚类基因表达谱或检验基因集富集性的事先步骤。由于RNA-seq历史尚短并且在不断发展,目前还没有可用的标准方法基于这些数据...