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,两个用于输入分析的数据集均是经过R的DEseq2或limma包差异分析后的统计结果表格,包含了差异倍数(logFC),P值(P.Value),校正后的P值(adj.P.Val)等等。 随后,将两组分析结果汇总成一个列表(list),作为后续研究分析的输入数据。在该R包分析过程中,除了输入单个分析结果的数据框(data frame)外,还可以...
在RNA-seq项目中,每个椭圆表示一个比较组合(处理组 vs对照组)中的差异基因,椭圆重叠区域的数字表示对应的多个比较组合之间的共有差异基因个数,未重叠区域表示各比较组合特有的差异基因。可以通过与韦恩图对应的表格,可以看到比较组合共有和特有的基因信息。 聚类热图 ...
聚类分析有很多应用,比如说:我们可以分析疾病的亚型,还可以通过对多个基因在特定疾病当中的表达倾向性来找出可能的、新的、诊断用的Biomark。 GO分析: GO分析是RNA-seq分析中非常常用的一种分析。GO是Gene Ontology的缩写,Gene Ontology是一个国际化的、基因功能分类体系。这个体系用一整套动态更新的标准词汇和严格定...
也就是说,只需要 2 (实验条件) * 3(重复)个 RNAseq 的样本,我们就可以做出一张 Cancer Cell 的主图了,YY一下,有没有很激动呢~ 做转录组分析时,大家通常会先筛选差异表达基因,然后再对这些差异表达基因进行功能富集分析。可能不少小伙伴会发现这种情况,就是因为差异基因过少而富集目标/相关的功能/通路,或者...
我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点代表一个基因在两个样品中 FPKM 的对数值(FPKM是RNAseq中衡量基因表达高低的常用数值)。从这张图可以观察,偏离对角线的点越多,说明样品表达量的相关性越低,重复性越差;偏离对角线的点越少,则说明样品间表达量的相...
RNA-Seq是一种基于高通量测序技术的转录组学研究方法,通过对生物样品中所有RNA分子进行测序,从而获得基因表达的全面信息。今天,我们来详细讲解RNA-Seq的原理和应用。🔍 什么是RNA-Seq? RNA-Seq,即RNA测序技术,也称为转录组测序技术,是一种通过观察基因表达来分析整个基因组的技术。主要测序对象包括信使RNA(mRNA)、...
RNA-Seq数据,在这里指的是基于NGS测序技术,在转录组水平对样本中基因表达进行定量,得到的counts数据,比如HTseq,hisat2,RSEM等上游定量分析软件得到的counts矩阵。 得到样本基因表达数据后,我们通常会对不同样本分组,然后进行差异表达分析,将基因表达变化与表型联系起来,解释与表型...
最终获得的Rnaseq.diff.csv包含了每个差异基因在各个样品中的表达量以及差异倍数