5.结果解释:根据统计显著性和生物学含义来解释结果,确定在富集分析中发现的重要生物学过程、通路或功能。 举个例子,我们想知道A基因表达的高低在某种肿瘤中影响了哪些已知的通路(pathway),这时我们对一批病人的肿瘤进行取材,通过转录组(RNA-seq)测序,再按照A基因mRNA水平高低进行分组,接着使用基因富集分析便可以预测A...
后记:做完这部分富集分析,接着按我的流程进入下一部分分析RNA-seq(10):KEGG通路可视化,因为直接用到这部分数据, 参考Y叔的包说明,里面写的特别详细 还有lxmic的简书
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...
clusterProfiler 的可视化一般只支持 clusterProfiler 富集分析结果的可视化，通过认识 clusterProfiler 可视化接受...
Pat1⽤于展⽰RNA-seq测序原始数据质量的图⽰ 当⼆代测序的原始数据拿到⼿之后，第⼀步要做的就是看⼀看原始reads的质量。如果⼀开始质 量就不⾏，后⾯什么分析都是在浪费时间啊！这⼀步常⽤的⼯具是Fastqc。通常，会以单碱基质 量分布图，ATCG含量分布图去展⽰原始数据的质量。01单碱基...
1、基础知识 (1)基本概念 富集分析(enrichment analysis)简单来说就是将成百上千个基因、蛋白或者其他分子分到不同的类中,以减少分析的复杂度。比如之前差异...
多组学-通过GSEA分析对 RNAseq 的数据进行解读 Gene Set Enrichment Analysis (GSEA/基因集富集分析), 是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个“基因集”,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异。表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因是属于同一通路,以及该通路...
做富集分析时,我们并不是只看单组比较的结果,往往还会想看所有比较组富集的情况。而我们常见的富集分析结果大多仅展示分组结果,无法完整的展示所有比较组富集的情况,不方便对整体富集情况做比较(如图2),因此我们特意增加了总览部分,使结果更加清晰,方便各位查看。
【1】Bulk RNA-seq和scRNA-seq数据收集与预处理 文献解读 TCGA、GEO公共数据下载 差异表达基因分析 富集分析 【翰佰尔生物】, 视频播放量 1058、弹幕量 0、点赞数 54、投硬币枚数 25、收藏人数 210、转发人数 14, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |