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将在执行差异表达分析时自动估计大小因子。但是,如果你已经使用estimateSizeFactors()生成了大小因子,就像我们前面所做的那样,那么DESeq2将使用这些值。 为了标准化计数数据,DESeq2使用前面在“计数标准化”一节中讨论的比值中值方法计算每个样本的大小因子。 MOV10 DE分析:检查尺寸因素 让我们快速看看每个样本的...
跟着存档教程动手学RNAseq分析(四):使用DESeq2进行DE分析的QC方法 DESeq2差异表达分析 差异表达分析工作流的最后一步是将原始计数拟合到NB模型中,并对差异表达基因进行统计检验。在这一步中,我们主要想确定不同样本组的平均表达水平是否存在显著差异。img
DESeq2工作流程中的下一个步骤是QC,它包括对计数数据执行样本级和基因级QC检查的步骤,以帮助我们确保样本/重复看起来良好。 img 样本水平QC RNA-seq分析的一个有用的初始步骤通常是评估样本之间的整体相似性: 哪些样本相似,哪些不同? 这符合实验设计的期望吗? 数据集中变异的主要来源是什么? 为了探索我们的样本的...
离散参数通过描述方差偏离均值的程度来模拟组内变异性。离散度为 1 表示没有偏离均值(即均值 == 方差)。一个典型的RNA-seq数据集,将在重复中表现出一定数量的生物变异性,因此我们将始终具有小于 1 的离散值。 离散值是如何计算的? 在DESeq中,我们知道给定基因的计数方差由均值和离散度建模: ...
DESeq2还允许分析更加复杂的情况。您可以通过在设计公式中指定来探索相互作用或“差异中的差异”。例如,如果你想探索sex对治疗效果的影响,你可以在设计公式中指定如下: design = ~ sex + age + treatment + sex:treatment 由于交互项sex:treatment在公式的最后,因此DESeq2输出的结果将输出该项的结果。
gene_id control1 control2 treat1 treat2 1 __alignment_not_unique 7440131 2973831 7861484 8676884 2 __ambiguous 976485 412543 1014239 1179051 3 __no_feature 1860117 768637 1289737 1812056 4 __not_aligned 1198545 572588 1256232 1348068 5 __too_low_aQual 0 0 0 0 6 ENSG00000000003.14_2 1576...
简介:RNA-seq数据分析二:DESeq2 筛选差异基因 首先DESeq2在R-studio上的安装非常让人自闭,具体可参考徐洲更老师的R语言安装介绍https://www.bilibili.com/video/BV19p4y1i7Zb?from=search&seid=2717757288900359126,我认为最关键的问题是要用BioManager来安装,就像conda装软件也要写一个conda install -c bioconda ...
小明的数据分析笔记本 发消息 森林培育博士研究生,不定期分享一些R语言或者python做数据处理和数据可视化的小例子。 充电 关注4.4万 硕士/博士 1/11 创建者:南星星丶 收藏 R语言DESeq2包做转录组RNAseq差异表达分析的一个简单小例子 5.9万播放 GEO_差异基因的表达分析 8.1万播放 GEO数据库使用方法以及如何...
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 library(...