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:...
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...
其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化,并使用 wilcoxon 的 t 检验来计算基因的 p 值。在这里,我们用一个从RNA-seq上游的定量包FeatureCounts生成的表达矩阵来演示差异表达分析的流程。我们的流程适用于任何Bulk RNA-seq的差异表达分析。 环境的下载 在这里我们只需要...
另外,以前曾经处理过不计其数的芯片,挑选差异表达基因,筛选关键基因,功能富集,还有基于全部数据的WGCNA(当然你也可以用差异基因来做,虽然不推荐,看不少文章也这么发),GSEA,PPI等等,这些后续我会慢慢发出来。 但是,因为以前处理的芯片表达谱数据是符合正态分布,所以可以用t检验来筛选差异表达基因,但RNA-seq的read c...
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...
差异基因表达分析是一种常见的生信分析方法,是每个生信人都必须掌握的技术,本文将使用R语言演示如何利用limma包分析TCGA的RNA基因表达矩阵。 首先,准备好所需的数据,如下图所示,基因表达数据为一个包含样品与基因的矩阵。 首先,打开R之后先加载所需的R包。其中,limma是差异基因表达分析的一个常用R包,ggplot2和ggrep...
但是,因为以前处理的芯片表达谱数据是符合正态分布,所以可以用t检验来筛选差异表达基因,但RNA-seq的read count普遍认为符合泊松分布。所以筛选DEGs的方法还是不一样 ---要求--- 载入表达矩阵 设置好分组信息 用DEseq2进行差异分析 输出差异分析结果 来源于生信技能树...
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?
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...