RNA-Seq差异基因筛选标准通常包括以下几个方面: 1.显著性水平:根据设定的显著性水平(例如p值或False Discovery Rate),筛选出显著差异的基因。 2.折叠变化:通过设定折叠变化阈值,筛选出表达量变化较大的基因。 3. TPM/FPKM值:根据基因在不同条件下的TPM/FPKM值的差异,筛选出表达量差异较大的基因。 4.基因注释:...
B是表示基因表达差异的贝叶斯统计量。这里我们基本上只用到logFC、P.value和adj.P.Val,其它可以不用管。通常我们认为|logFC|>=1,P值<0.05就算是一个差异表达基因,当然,这个具体情况具体分析,不一定按照这个标准筛选。 之后就是做差异基因表达专属的火山图了。这里先把p值转换为负对数形式,再用ggplot就可以画出...
使用 GeneSelectR,可以使用各种ML方法和用户定义的参数从规范化的 RNA-seq 数据集中选择特征。接下来是评估与基因本体 (GO) 富集分析的生物学相关性,以及对结果 GO 术语的语义相似性分析。此外,计算相似系数和 GO 感兴趣项的分数。 因此,GeneSelectR 优化了机器学习性能,并严格评估了各种列表的生物学相关性,提供了...
1.差异基因筛选 我在转录组入门(7):差异基因分析已经完成了差异基因筛选,为了更好的衔接,我将上一步的代码也一并写入,完整流畅一些,最后我们得到的是数据diff_gene_deseq2,包含了差异表达基因。(这里就不在详细注释这些代码,请看上一篇文章) require(DESeq2)control1<-read.table("~/disk2/data/rna-seq/mat...
一般来说,我们在RNA-seq进行差异分析时最好使用Count值,因为limma-voom、edgeR和DESeq2都是针对RNA-seq的Count值分布进行假设,从而设计的软件。但是,在实际过程中,我们并不是总能获得其Count值,而经常得到的是FPKM或者TPM值,那对于这种情况,我们能不能使用类似于分析芯片的方法进行差异分析呢?
DESeq2是在DESeq基础上更新的软件。 这两个都属于R包,其相同点在于都是对count data数据进行处理,都是基于负二项分布模型。因此会发现,用两者处理同一组数据,最后在相同阈值下筛选出的大部分基因都是一样的,但是有一部分不同应该是由于其估计离散度的不同方法所导致的。
DGE工具的跨数据集的共识和稳健性较低。如前所述,尽管单细胞数据包含技术噪声伪影,例如丢失、零膨胀和高细胞间变异性, 与专门为scRNA-seq数据设计的方法相比,为批量RNA-seq数据设计的方法表现良好。发现单细胞特异性方法特别容易将高表达基因错误地标记为差异表达。
3.选取差异基因绘制火山图和热图 一、DESeq2、edgeR、limma的使用 强烈建议查看官方说明书进行这三种差异分析的学习,链接在文章末尾给出。 注意,这三个包都需要输入counts进行分析,不能用tpm、fpkm等归一化后的数据。 承接上节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...
protocol首先从原始RAN-seq数据入手,先经过质控fastqc,之后检测rRNA占比,去除杂的reads之后进行数据处理;使用HISAT2将读段匹配到参考基因组上,可提供注释文件;StringTie进行转录本组装,估算每个基因及isoform的表达水平;所有的转录本merge的数据再一次被呈递给StringTie,重新估算转录本的丰度,提供转录本reads数量的数据给下...