相关性热图(correlation heatmap)通过计算每对样本间基因表达量的相关性,展示不同样本在基因表达上的相似性或差异性。可用于: 样本质量控制:相似的样本应具有较高的相关性,异常的样本可能会表现出较低的相关性。 群体结构分析:同一实验组的样本应表现出较高的相关性,而不同实验组的样本则可能表现出较低的相关性。
每个维度的解释能力可以理解为样本映射在该方向上的相对位置之间的距离。此时即使你反转一个维度(例如,将PC1正负方向对调),它捕捉的变异量是不会改变的(每个样本投影到该方向上后相对位置不改变,我是这样理解的),两者并没有本质区别。 至于为什么出现这两种结果,估计够我这种数学渣渣学一年的。 Step2、组间相关性...
执行样本级QC还可以识别任何样本离群值,这可能需要进一步研究,以确定它们是否需要在DE分析之前删除。 img 当使用这些非监督聚类方法时,标准化计数的log2转换可以提高可视化的距离/聚类。DESeq2对样本级QC使用标准化计数的正则化对数变换(rlog),因为它调节了均值间的方差,从而改进了聚类。 img 注意:DESeq2文档建议大...
计算样本间的两两相关性系数(pearson/spearman),以热图形式进行直观展现。若系数越接近1,则说明样本间的表达模式越相似。 OmicShare动态相关性热图(组内)绘制示例 3 差异表达分析 1 DESeq2/edgeR差异分析 差异分析,以生物学意义的方式定性基因表达量,计算两个比较组的基因表达差异倍数(Fold change),得到显著性P值,...
RNA-seq数据分析:从差异基因到关键基因的进一步筛选 贝纳基因 1680 0 48:06 KEGG通路分析 有编制的弼马温 6.3万 81 06:44 微生信平台在线GO、Pathway富集分析操作及结果说明 微生信课堂 6.4万 5 12:04 RNA-seq详细步骤及原理|高通量测序每一步到底做了啥? 迪普测评 2.8万 13 18:26 RNA测序(...
5. 呈现一个具体通路中的基因在组间各个样本的表达情况 6. 呈现样本间的相关性 三、如何基于R生成热图? 下面将以“呈现组间具体的差异基因”为目的,展示基于R的实战过程。(想获得练习数据,可在公众号输入:Bulk RNA-seq练习数据3) 1.安装并加载R包(如果没有安装过相关R包,需要先安装,再加载) ...
DESeq2中没有内置函数来绘制热图来显示所有样本之间的成对相关性和层次聚类信息;我们将使用pheatmap包中的pheatmap()函数。此函数不能使用DESeqTransform对象作为输入,但需要矩阵或数据框。因此,要做的第一件事是使用名为assay()的函数,从rld对象检索该信息,该函数将DESeqTransform对象中的数据转换为简单的二维数据结...
二 临床指标热图可视化 1,直接绘制 使用ComplexHeatmap绘制临床数据注释图 ,重点在于构建一个和临床数据相同列的0矩阵 。 # 提取想展示的临床数据riskScore_cli2 <- riskScore_cli2 %>% select(riskScore:tumor_stage,Age) %>% select(- "age")# 构建列注释块ha=HeatmapAnnotation(df=riskScore_cli2)# 构...
承接上节RNA-seq入门实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵 在进行差异分析前需要进行数据检查,保证我们的下游分析是有意义的。 以下展示了样本hclust 图、距离热图、PCA图、前500差异性大的基因热图、相关性热图(选取了500高表达基因,防止低表达基因造成的干扰),确定我们不同样本间确实是有差异的。