为此,我们首先使用Fisher方法将时序差异表达步骤中获得的所有p值聚合为单个p值(pvalues_fisher_method)。接下来,我们选择Fisher方法调整的p值低于0.05且至少在一种处理和一个时间点的对数倍数变化至少为2的所有基因。 # Then rank by fisher's p-value and take max the number of genes of interest # Filter o...
此教程提供了多时间点数据的分步实战流程:(1)数据集的质量控制和标准化;(2)进行差异表达分析;(3)时序数据的聚类;(4)用GO term和KEGG通路富集分析解释聚类簇。作为实战流程,我们应用的数据为暴露于四种流感病毒株的小鼠的多时间点转录组数据。 图1:用于分析时间过程数据集的工作流程。 本分析流程基于先前建立的用...
承接上节RNA-seq入门实战(一)本节介绍使用hisat2或salmon这两种方法进行转录组上游数据的比对和计数。39个转录组分析工具,120种组合评估(https://www.nature.com/articles/s41467-017-00050-4)表明基于hisat2或salmon进行转录本定量都比较优秀。 一、hisat2 + featureCounts 1. 获取hisat2比对索引文件 index官网...
1.DESeq2 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:javasc...
承接上节RNA-seq入门实战(一)本节介绍使用hisat2或salmon这两种方法进行转录组上游数据的比对和计数。39个转录组分析工具,120种组合评估(https://www.nature.com/articles/s41467-017-00050-4) 表明基于hisat2或salmon进行转录本定量都比较优秀。 [Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by...
承接上节RNA-seq入门实战(一)本节介绍使用hisat2或salmon这两种方法进行转录组上游数据的比对和计数。39个转录组分析工具,120种组合评估(https://www.nature.com/articles/s41467-017-00050-4)表明基于hisat2或salmon进行转录本定量都比较优秀。 一、hisat2 + featureCounts ...
RNA-seq数据分析已经烂大街了,大家还是赶紧学一下吧。我们从公司下载或者从公共数据库下载的一个样本的测序原始数据(raw data,fastq格式,一般是带_12就是双端测序,不带就是单端测序)如下: 那么多样本,我们怎么从fastq比对到基因组上,得到基因表达...
1. Linux下RNA-seq环境创建:Ubuntu子系统下载安装、Mniconda3与上游分析软件下载 2. R下RNA-seq环境创建 :R与Rstudio下载安装、Bioconductor与R包下载 1. Linux环境设置 1.1 Linux系统的创建——Ubuntu 运行Linux系统一般使用服务器或者个人电脑的虚拟机(Virtualbox、VMware)和子系统,下面简单介绍Windows子系统的安装...
RNA-seq操作实战 1.参考流程:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MjU5MjMzNA==&mid=2247484466&idx=1&sn=24b0bbb405afd1b5deec696811c116ef&chksm=e9e02d93de97a4859122c4cff5d3b30de59c2f89cc4267b737a410642177a21b3c09f48e4155&scene=21#wechat_redirect...
单细胞RNA-seq使研究者能够以前所未有的分辨率研究基因表达图谱。这一潜力吸引着更多科研工作者应用单细胞分析技术解决研究问题。随着可用的分析工具越来越多,如何组合成一个最新最好的数据分析流程也越来越难。我们详细阐述了一个典型的单细胞转录组分析各个步骤的细节和注意事项,包括预处理(质控、标准化、数据校正、特...