我们将使用DESeq2进行DE分析,使用DESeq2的分析步骤在下面的流程图中以绿色显示。DESeq2首先将计数数据归一化,以解释样品之间文库大小和RNA组成的差异。然后,我们将使用标准化计数在基因和样本水平上为QC绘制一些图。最后一步是使用来自DESeq2包的适当函数来执行差异表达式分析。我们将在接下来的课程中深入研究这些步骤...
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,有个要注意的就是,显著差异表达基因分析时注意排除低reads分布的基因,一般是处理前后reads数总和大于10,当然还可...
通过调用DESeq(),将为你运行每个步骤的单独函数。 DESeq2差异基因表达分析工作流程 通过以上两行代码,我们刚刚完成了DESeq2差异基因表达分析的工作流程。分析中的步骤输出如下: img 我们将详细研究这些步骤中的每一个,以便更好地理解DESeq2是如何执行统计分析的,以及我们应该检查哪些指标来探索我们的分析质量。 第一...
这些分析软件大都是用R语言写的,可以转到Rstudio中进行分析,Linux推荐使用Trinity软件包中的一个流程。 #05组间差异分析perl /data/Erick_Tong/software/miniconda3/opt/trinity-2.11.0/Analysis/DifferentialExpression/run_DE_analysis.pl\--matrix genes.counts.matrix\--method DESeq2\--samples_file ./00data/...
本文介绍RNA-seq的具体分析流程。 1、cutadapt去接头 我们拿到的测序数据一般是带有接头的fastq格式文件,需要用cutadapt把接头去掉。具体代码如下: #cut NAT sample#-u 20(正值u表示切除R1的前20个碱基) -u -30(负值u表示切除R1的前20个碱基)/#-U 20(正值U表示切除R2的...
#差异表达分析 dds=DESeq(dds) #sizeFactors(dds) res<-results(dds) res<-res[order(res$padj),] #table(res$padj<0.01) #将DEG转换为数据框格式,并去掉含NA的行 DEG<-as.data.frame(res) DEG<-na.omit(DEG) ###火山图### library(ggrepel) #确定差异表达倍...
1. 基因水平上-reads落在那些基因上 HTSeq软件 比对结果按照名字排序:samtools sort –n 比对文件 排序后的文件 量化:htseq-count –f bam –stranded=no 排过序的文件bam基因组索引文件gtf > counts.txt 2. 转录水平量化:cufflinks –G 基因组文件gtf -b基因组–u –p 8 比对后为排序的文件bam -o保存...
文章目录 RNA-seq 数据分析流程 相关软件安装 下载数据 sra转fastq格式 数据质控 数据质控,过滤低质量reads,去接头 比对 首先下载参考基因组及注释文件,建立索引 比对 sam文件转bam 为bam文件建立索引 reads的比对情况统计 计数 counts 差异基因分析 RNA-