行名是基因名,logFC(log2 fold change)是两组之间差异表达的倍数,使用log2处理过。AveExpr是基因在所有样本中的平均表达量,t是用于t-test的,可以衡量组间差异显著性,P.value就是P值,adj.P.Val是校正过的P值,这里我用的是“BH”方法进行的校正。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logF...
对于差异表达分析而言,首先,我们可以先将 gene_id 改为 gene_name。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...
在转录组的基因差异表达分析中,一般的筛选标准是基因表达差异倍数大于2、并且FDR≤0.05为显著差异的基因。当然这个标准也可以根据实际数据调整,如差异倍数下调为1.5、FDR≤0.01等。 在这里我们使用R中DESeq2包来进行差异表达分析,用到的输入文件为上一篇生成的表达矩阵(gene_count.csv)文件。差异表达分析可以使用Linux...
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...
现在开始说得到表达量数据后如何做差异分析。 一、R包安装 1.1 常用软件包。 找差异基因要用到edgeR和DEGseq这两个R包, edgeR用来对得到的reads数进行归一化处理;DEGseq用来找差异基因。 基因表达量归一化:每个样本测序的总量不一样,要把它们处理到同一个数量级。
1.DEseq2要求输入数据是由整数组成的矩阵。 2.DESeq2要求矩阵是没有标准化的。 DESeq2包分析差异表达基因简单来说只有三步:构建dds矩阵,标准化,以及进行差异分析。 (1)构建dds矩阵 构建dds矩阵需要: a)表达矩阵:即上述代码中的count,就是通过read count计算后并融合生成的矩阵,行为各个基因,列为各个样品,中间...
转录组测序是最常用的组学实验,对全谱基因定量,找到差异表达基因。RNAseq涉及到原始数据,数据质控,基因组比对,差异基因鉴定,差异基因功能富集分析,重要基因如转录因子激酶的靶基因预测等,我们用10讲的时间,…
使用ANOVA的方式也可以进行多组间比较,但由于ANOVA是指定同一个CK,并且不能得到具体是哪组相对于CK有差异表达,不能精准的解决我的需求,因此选择使用DEseq2循环对不同组进行差异表达分析。 一. R脚本 目前脚本中DEGs(差异表达基因)筛选标准为log2FoldChange>1或log2FoldChange<-1以及pvalue<0.05, qvalue<0.05,...
“检测跨处理/条件的差异表达基因是一个关键步骤,而且有时是RNA-seq数据统计分析的主要目标。差异表达基因的确定有助于我们阐明基因功能,当细胞响应不同的处理和条件时。此外,检测差异表达基因是聚类基因表达谱或检验基因集富集性的事先步骤。由于RNA-seq历史尚短并且在不断发展,目前还没有可用的标准方法基于这些数据...