当您拿到样本的单细胞RNA测序数据后,下一步就是进行准确的数据分析。目前已经有很多工具和分析平台被开发出来,专门用于处理单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据。这些工具中,有R语言中的Seurat(由Rahul Satija实验室开发),以及Python中的scanpy(由Fabian Theis实验室开发)。这些工具提供了丰富的功能和参数,能够满足大部分常...
其中Time指的取样的时间点;Replication指的数据集所属的组别;control指的控制组是哪些数据集;后面就是对应的各组织或者实验,以0,1代表所属的数据集。 1. make.design.matrix构建回归模型,生成数据矩阵。其主要的参数是degree代表我们选择模型为几次方程。此处一般数据默认第一列Time;第二列Replication。 a=make.desi...
MA图主要应用在基因组数据可视化方面,实现数据分布情况的展示。早期主要应用于DNA芯片数据,现在常用于高通量测序数据中基因差异表达分析结果的展示。 其计算公式如下: M一般做Y轴,A一般做X轴。 M常对应差异表达分析获得的差异对比组之间基因表达变化log2FC。 A可以利用差异对比组的FPKM进行计算,以R和G来表示差异对比...
dittoSeq是一款对单细胞和批量 RNA 测序数据进行分析和可视化的工具,提供了多种可视化效果,并且允许自定义。 对于单细胞数据,dittoSeq 直接处理在其他软件包(Seurat、scater、scran 等)中预处理的数据。对于批量 RNAseq 数据,dittoSeq 的导入函数会将各种不同结构的批量 RNAseq 数据转换为 dittoSeq 帮助程序和可视化...
差异分析 前言 一.环境设置 二.加载R包 三、分析 1、DESeq2 2.edgeR 3.limma-voom 总结 参考 前言 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 ...
使用R语言读取TCGA数据库的RNAseq数据 癌症基因组图谱(TCGA)是一个涵盖多种癌症类型的大型生物医学数据库,提供了丰富的基因表达数据。通过TCGA,研究人员可以获取不同患者的转录组(RNAseq)数据,以便进行癌症相关的基因表达分析。本文将介绍如何使用R语言读取TCGA下载的RNAseq数据,并展示相应的代码示例。
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...
R语言DESeq2包做转录组RNAseq差异表达分析的一个简单小例子 8841 1 20:45 App 差异分析(DEseq2) 11.1万 103 41:23 App 转录组测序(RNA-seq)分析 9627 3 5:53 App 使用DESeq2进行转录组测序差异表达基因分析,方便挖掘GEO数据库 6879 -- 35:27 App 第五堂课:差异分析+火山图 1.2万 4 2:31 App...
原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Qing Li 在生物学和医学研究中,乳腺发育是一个复杂而精细的过程,涉及众多基因的表达调控。近年来,随着高通量测序技术的发展,RNA测序(RNA-seq)技术已经成为研究基因表达模式的有力工具。通过RNA-seq技术,我们可以获得大量关于基因表达的定量信息,从而更深入地理解乳腺发育的分子机制...
下面分享几篇关于在R语言中对RNA-seq数据进行转录组数据分析的栗子：【尔云间】RNA-Seq基因富集的简单...