DESeq2是一个为高维计量数据的归一化、可视化和差异表达分析而设计的一个R语言包。它通过经验贝叶斯方法(empirical Bayes techniques)来估计对数倍数变化(log2foldchange)和离差的先验值,并计算这些统计量的后验值。 它由美国北卡罗莱纳大学教授Michael Love(michaelisaiahlove@gmail.com)于2014年发布,目前仍在更新与维...
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...
DESeq2是目前最常用的差异分析R包。除了可以导入counts外,如果上游使用salmon,DESeq2官方还给出了直接导入tximport生成的txi对象的方法。counts与txi的获取见RNA-seq入门的简单实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵 library(DESeq2) library("BiocParallel") #启用多核计算 ##构建dds DESeqDataSet i...
out_path是去接头后的输出文件路径，分别写明原始数据1的paired、原始数据1的unpaired、原始数据2的paired...
最后加上fastq文件:filename.fq;如果是双端测序则是filename_1.fq和filename_2.fq 两个文件。 3.我喜欢用featurecount计算count数目 featureCounts -p -t exon -g gene_id -M -T 8 -a genes.gtf -o featurecounts.txt q10.bam 4.差异表达使用DESeq2 流程见RNA-seq数据分析 09:DESeq2差异表达分析 -...
承接上节:RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查,以及RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较 本节概览: 1.GSEA简单介绍 2.创建GSEA分析所需的geneList,包含log2FoldChange和ENTREZID信息 3.利用clusterProfiler进行GSEA富集GO与KEGG通路 ...
承接上节:RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查,以及RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较 本节概览: 1.GSEA简单介绍 2.创建GSEA分析所需的geneList,包含log2FoldChange和ENTREZID信息 3.利用clusterProfiler进行GSEA富集GO与KEGG通路 ...
RNA-seq入门实战整体分析流程 本节概览: 1.在文章中找到 GEO accession number, 从NCBI获取数据SRR号 2.在linux中使用prefetch命令根据SRR号下载SRA文件 3.使用fasterq-dump/fastq-dump命令将SRA文件转为FASTQ格式,pigz软件多线程压缩(可选) 4.使用fastqc和multiqc进行测序数据的质控查看 ...
承接上节:RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查,以及RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较 本节概览: 1.GSEA简单介绍 2.创建GSEA分析所需的geneList,包含log2FoldChange和ENTREZID信息 3.利用clusterProfiler进行GSEA富集GO与KEGG通路 ...
承接上节:RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查,以及RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较 本节概览: 1.GSEA简单介绍 2.创建GSEA分析所需的geneList,包含log2FoldChange和ENTREZID信息 3.利用clusterProfiler进行GSEA富集GO与KEGG通路 ...