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...
可以看到,下面的代码非常简洁,因为仅仅是使用了run_DEG_RNAseq函数,就根据表达矩阵和分组信息,完成了全部的分析! 代码语言:javascript 复制 rm(list=ls())options(stringsAsFactors=F)load(file='airway_exprSet.Rdata')group_list group_list=relevel(group_list,ref='untrt')source('run_DEG_RNA-seq.R')run...
为了执行DESeq2分析,这些需要转换为非标准化计数估计。为了使用DESeq2,我们还需要将我们的丰度估计从转录水平分解到基因水平。我们将使用R Bioconductor包tximport来完成上述所有操作,并为DESeq2进行设置。 延伸阅读: RPKM FPKM TPM[7]| https://www.cnblogs.com/Belter/p/13205635.html The confusion of using TPM...
植物相关的rnaseq代码 以下是一个简单的植物相关的RNA-seq分析的示例代码,使用Python语言编写。 ```python import os import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import mannwhitneyu # 读取数据 count_data = pd.read_csv("count_data.csv", index_col=0) ...
1. RNA-seq分析是一个复杂的过程,需要根据具体的实验设计和研究目的进行适当的调整和优化。 2.在进行分析之前,确保数据的质量和完整性,并进行必要的数据预处理。 3.选择合适的分析工具和参数,以获得准确和可靠的结果。 4.对分析结果进行合理的解读和验证,结合生物学知识和实验背景进行分析。 5.在代码实现过程中,...
文章里是以前的分析记录,现在看来参考意义不大,目前常有的RNA-Seq分析流程是: hisat2比对,stringtie提取表达量信息和基因区reads数,Deseq2分析显著差异表达基因;详细的流程网上有很多,我这里就不赘述了,有…
自学转录组上游分析,总结的代码如下 ###第一步:创建分析所用的文件夹 mkdir rna-seq cd rna-seq mkdir{sra,clean_data,fastqc,refastqc,align,count}###测序数据放在sra中,这里从NCBI下载了SRA数据 ###第二步:第一次质量控制(fastqc&&multiqc)
Describe the RNA-seq and the differential gene expression analysis workflow Explain why negative binomial distribution is used to model RNA-seq count data 1.Setting up Loading libraries For this analysis we will be using several R packages, some which have been installed from CRAN and others from...