DESeq2是目前最常用的差异分析R包。除了可以导入counts外,如果上游使用salmon,DESeq2官方还给出了直接导入tximport生成的txi对象的方法。counts与txi的获取见RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵和RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon 代码语言:javascript 代码运...
DESeq2是目前最常用的差异分析R包。除了可以导入counts外,如果上游使用salmon,DESeq2官方还给出了直接导入tximport生成的txi对象的方法。counts与txi的获取见RNA-seq入门的简单实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵 library(DESeq2) library("BiocParallel") #启用多核计算 ##构建dds DESeqDataSet i...
limma进行差异分析有两种方法 :limma-trend和voom,在样本测序深度相差不大时两种方法差距不大,而测序深度相差大时voom更有优势,因此我们一般都选择voom的方法进行差异分析。Limma-voom vs limma-trend (bioconductor.org) library(limma)library(edgeR)#分组矩阵design构建design<-model.matrix(~0+factor(group_list))#...
DESeq2包做差异表达 表达矩阵 分组矩阵 差异表达矩阵 提取基因差异显著的差异矩阵 06 比较三种包差异表达基因筛选结果 总结: 三种包共同筛选出的差异表达基因有1989个,总体来说筛选效果相差不是很大。
off() }) ##记录差异基因 DEG1 <- intersect(vn_pcDEG[["DESeq2-Up"]],vn_pcDEG[["edgeR-Up"]]) DEG2 <- intersect(vn_pcDEG[["DESeq2-Down"]],vn_pcDEG[["edgeR-Down"]]) DEG3 <- intersect(vn_pcDEG[["limma-Up"]],DEG1) DEG4 <- intersect(vn_pcDEG[["limma-Down"]],DEG2)...
6.比较三种包差异表达基因筛选结果 edgeR = rownames(nrDEG_edgeR_signif) dim(nrDEG_edgeR_signif) limma = rownames(nrDEG_limma_voom_signif) dim(nrDEG_limma_voom_signif) DESeq2 = rownames(nrDEG_DESeq2_signif) dim(nrDEG_DESeq2_signif) ...
它最初设计用于分析微阵列数据,但最近已扩展到RNA-seq数据。 根据limma用户指南的当前建议是使用edgeR包的TMM标准化和“voom”转换,其本质上将标准化数据取对数(基数2)并估计它们的均值 - 方差关系以确定在线性建模之前每次观察的权重。 默认情况下,Benjamini-Hochberg程序用于估计FDR 。 DESeq使用类似于edgeR的负...
limma和edgeR对RNA-seq表达矩阵差异分析的区别 其中差异分析我们使用了limma/voom,edgeR,DESeq2这3个流程,很多朋友比较感兴趣到底应该是选择哪一个,而且它们的区别是? 具体的统计学原理我们推荐大家看: 这里我们直接看效果,正好最近重新复习TCGAbiolinks看到了这个图。
(3)使用limma包做TCGA数据库RNA-seq数据差异分析 (4)如何在没有生物学重复的情况下(比如说只有两个样本,来求取差异基因) DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析,主要也是用于RNA-Seq数据,同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据。 这两个都属于R包,其相同点在于都是对count data数据进行处理,都是...
RNA-seq入门实战(一):上游数据下载、格式转化和质控清洗 RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵 RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查 RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较 ...