R -e "if (!requireNamespace('BiocManager', quietly = TRUE)) install.packages('BiocManager'); BiocManager::install('DESeq2')" # 安装 clusterProfiler (用于富集分析) R -e "BiocManager::install('clusterProfiler')" ``` ### 2. 数据准备 通常,RNA-seq 数据是以 FASTQ 文件的形式提供的。假设我...
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...
https://github.com/jmzeng1314/GEO/tree/master/airway_RNAseq 差异基因后是不是也可以批量GO/KEGG数据库注释呢? 当然是啊,都会写代码了,还有什么是不能为所欲为的呢? 同样的,代码也是在GitHub,需要你仔细理解,不过我有一个小小的要求,请不要把我的代码雪藏,或者刻意隐瞒。 https://github.com/jmzeng1314/G...
在接下来的几节内容中,我们将带你通过使用各种R包完成端到端基因水平RNA-seq差异表达工作流程。我们将从读取Salmon获得的数据开始,将伪计数转换为计数,进行探索性数据分析以进行质量评估,并探索样本之间的关系,进行差异表达分析,并在进行下游功能分析之前可视化地研究结果。 数据介绍 数据来源于Kenny PJ et al, Cell ...
自学转录组上游分析,总结的代码如下 ###第一步:创建分析所用的文件夹 mkdir rna-seq cd rna-seq mkdir{sra,clean_data,fastqc,refastqc,align,count}###测序数据放在sra中,这里从NCBI下载了SRA数据 ###第二步:第一次质量控制(fastqc&&multiqc)
一般我们说 RNA-seq指的都是mRNA-seq,后面的流程也都是主要针对mRNA-seq数据分析的。在科 学家们的努力下,可以把那些非编码 RNA提取出来建库,进行测序。 一个成功的 RNA-seq研究,起决定性因素的是一个好的实验设计。还依赖于建库的类型、测 序深度和设置适于的生物重复。并且尽量减少测序本身以外带来的数据误差...
对于二代测序的count值(也就是没有标准化后的数据)通常有三个包可以进行差异分析: DESeq2 edgeR limma 下面是对整理好的表达矩阵进行下游分析,不是从上游分析开始 一.环境设置 代码如下(示例): Sys.setenv(language = "en") # 英文环境 options(stringsAsFactors = F) # 全局设置,默认不转化为因子 ...
#差异表达分析 dds=DESeq(dds) #sizeFactors(dds) res<-results(dds) res<-res[order(res$padj),] #table(res$padj<0.01) #将DEG转换为数据框格式,并去掉含NA的行 DEG<-as.data.frame(res) DEG<-na.omit(DEG) ###火山图### library(ggrepel) #确定差异表达倍...
“RNA-seq转录组数据分析全套实战演示(附代码)” 如下免费下载: 🔽①长按下方二维码关注🔽 ②输入关键词:190808 ②输入关键词:190808 ②输入关键词:190808 二、AI资源免费送 Adobe illustrator绘Nature插图,用那些已有的素材,一键修改颜色、一键修...