了解了以上概念,便可以使用R进行分析了。富集分析需要输入基因差异分析后的结果,所以先进行差异分析。推荐使用DESeq2进行差异分析。测序数据使用CGGA数据库上的mRNAseq_693。 # 安装基因富集分析相关的包 options("repos" = c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options(BioC_mirror="http:/...
ComBat使用参数或非参数经验贝叶斯模型,输入数据为干净的、标准化的表达数据,通常是芯片数据 ComBat_seq使用负二项回归的ComBat改进模型,专门针对RNA-Seq count数据 # BiocManager::install("sva")library(sva)combat_count<-ComBat(as.matrix(exp),batch=condition$batch,mod=mod# 添加生物分组信息)combat.pca<-PCA(...
dittoSeq是一款对单细胞和批量 RNA 测序数据进行分析和可视化的工具,提供了多种可视化效果,并且允许自定义。 对于单细胞数据,dittoSeq 直接处理在其他软件包(Seurat、scater、scran 等)中预处理的数据。对于批量 RNAseq 数据,dittoSeq 的导入函数会将各种不同结构的批量 RNAseq 数据转换为 dittoSeq 帮助程序和可视化...
工作流程完成后,您现在可以使用基因计数表作为DESeq2的输入,使用 R 语言进行统计分析。7.1. 安装R包...
R语言实现时序RNA-seq分析 提到RNA-Seq差异表达分析,大家首先想到的癌症与癌旁组织的表达差异分析。然而如果想探究不同时间下对目标产生的影响,此方法便失去作用,那么便出现了时序RNA-seq。今天我们为大家介绍一个可以做时序RNA-seq分析的R包maSigPro。 首先我们看下其安装还是需要借助bioconductor库进行安装,具体步骤...
在RNA-seq分析中,对原始计数数据进行归一化是一个重要的步骤,因为它可以帮助消除由于测序深度、文库大小或批次效应等因素导致的差异。CPM(每百万计数)是一种简单的归一化方法,它将每个样本的原始计数除以该样本中所有基因计数的总和,并乘以一百万,以得到每个基因在每个样本中的相对表达量。
scuttle是R语言中备受欢迎的生物信息学包之一,其特色功能在于支持单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的深入分析和直观可视化。单细胞RNA测序作为一项先进的技术,已经引发了生物学领域的巨大关注。它突破了传统基因表达测定的限制,能够在单个细胞的水平上测量基因的表达水平,从而为我们展示了细胞在转录组水平上的多样性和差异。
在RNA-seq分析中,对原始计数数据进行归一化是一个重要的步骤,因为它可以帮助消除由于测序深度、文库大小或批次效应等因素导致的差异。CPM(每百万计数)是一种简单的归一化方法,它将每个样本的原始计数除以该样本中所有基因计数的总和,并乘以一百万,以得到每个基因在每个样本中的相对表达量。
工作流程完成后,您现在可以使用基因计数表作为DESeq2的输入,使用 R 语言进行统计分析。 7.1. 安装R包 source("https://bioconductor.org/biocLite.R")biocLite("DESeq2"); library(DESeq2)biocLite("ggplot2"); library(ggplot2)biocLite("clusterProfiler"); library(clusterProfiler)biocLite("biomaRt"); library...
工作流程完成后,您现在可以使用基因计数表作为DESeq2的输入,使用 R 语言进行统计分析。 7.1. 安装R包 代码语言:javascript 复制 source("https://bioconductor.org/biocLite.R")biocLite("DESeq2");library(DESeq2)biocLite("ggplot2");library(ggplot2)biocLite("clusterProfiler");library(clusterProfiler)biocLite...