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...
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 ...
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...
hisat2比对,stringtie提取表达量信息和基因区reads数,Deseq2分析显著差异表达基因;详细的流程网上有很多,我这里就不赘述了,有个要注意的就是,显著差异表达基因分析时注意排除低reads分布的基因,一般是处理前后reads数总和大于10,当然还可以更高,根据自己的数据情况选择阈值。 ### #申请线程: pnodes qsub -l nodes...
本文介绍RNA-seq的具体分析流程。 1、cutadapt去接头 我们拿到的测序数据一般是带有接头的fastq格式文件,需要用cutadapt把接头去掉。具体代码如下: #cut NAT sample#-u 20(正值u表示切除R1的前20个碱基) -u -30(负值u表示切除R1的前20个碱基)/#-U 20(正值U表示切除R2的前20个碱基) -U -30 (负值U表示切...
1. RNA-seq分析是一个复杂的过程,需要根据具体的实验设计和研究目的进行适当的调整和优化。 2.在进行分析之前,确保数据的质量和完整性,并进行必要的数据预处理。 3.选择合适的分析工具和参数,以获得准确和可靠的结果。 4.对分析结果进行合理的解读和验证,结合生物学知识和实验背景进行分析。 5.在代码实现过程中,...
###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) cd"/public/home/lxwang/Znk/rna-seq/fastqc/"fastqc-t6-O/public/home/lxwang/Znk/rna-seq/...
植物相关的rnaseq代码 以下是一个简单的植物相关的RNA-seq分析的示例代码,使用Python语言编写。 ```python import os import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import mannwhitneyu # 读取数据 count_data = pd.read_csv("count_data.csv", index_col=0) ...
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 ...