使用DESeq2进行差异表达分析涉及多个步骤,如下面的蓝色流程图所示。简单地说,DESeq2将对原始计数进行建模,使用标准化因子(大小因子)来解释库深度的差异。然后,它将估计基因的散度,并缩小这些估计,以产生更准确的分散估计,以建立计数模型。最后,DESeq2将拟合负二项模型,并使用Wald检验或似然比检验进行假设检验。 img...
简而言之,DESeq2将对原始计数进行建模,使用归一化因子(大小因子)来解决文库深度的差异。然后,它将估计基因方面的分散并缩小这些估计以生成更准确的分散估计来模拟计数。最后,DESeq2将拟合负二项式模型并使用 Wald 检验或似然比检验进行假设检验。 2. 设计公式 在执行差异表达分析之前,最好通过QC期间的探索或先验知识...
Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用omicverse包 来完成这个任务。在omicverse中,除了最简单的ttest外,在这里,我们介绍一种类似R语言中的Deseq2等包的模型来计算差异表达基因。 原教程地址:https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/Tutorials-bulk/t_deseq2/ 环境的下载 在这里我...
现在我们可以从表达矩阵中计算差异表达基因,在计算前我们需要输入实验组和对照组。在这里,我们指定4-3和4-4为实验组,1--1,1--2为对照组,我们设定method为DEseq2也是支持的,不过流程可能会有一些区别,我们放到下一期讲。 treatment_groups=['4-3','4-4']control_groups=['1--1','1--2']result=dds.de...
3.选取差异基因绘制火山图和热图 一、DESeq2、edgeR、limma的使用 强烈建议查看官方说明书进行这三种差异分析的学习,链接在文章末尾给出。 注意,这三个包都需要输入counts进行分析,不能用tpm、fpkm等归一化后的数据。 承接上节RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵和RNA-seq入门实战(二):上游数据的...
跟着存档教程动手学RNAseq分析(四):使用DESeq2进行DE分析的QC方法 DESeq2差异表达分析 差异表达分析工作流的最后一步是将原始计数拟合到NB模型中,并对差异表达基因进行统计检验。在这一步中,我们主要想确定不同样本组的平均表达水平是否存在显著差异。
R语言 DEseq2差异表达分析 读取数据 大队长长夜 40 0 15:37 R语言进行GEO数据挖掘与分析(一)数据的下载 低调的大朝 4.2万 92 05:53 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 微生信课堂 3263 0 08:58 RNAseq分析方法介绍 侃侃生信-美国 1.7万 10 06:00 5分钟掌握使用R...
DESeq2是DESeq包的更新版本,看样子应该不会有DESeq3了,哈哈,它的设计思想就是针对count类型的数据。 可以是任意features的count数据,比如对各个基因的count,或者外显子,或者CHIP-seq的一些feature,都可以用来做差异分析。 使用这个包也是需要三个数据:
1. DE 分析 差异表达分析工作流程的最后一步是将原始计数拟合到 NB 模型并对差异表达基因进行统计检验。在这一步中,我们本质上是想确定不同样本组的平均表达水平是否存在显著差异。 Paul Pavlidis, UBC DESeq2论文发表于 2014 年,但该软件包不断更新并通过Bioconductor在R中使用。它建立在分散估计和DSS和edgeR中...
DESeq2是DESeq包的更新版本,看样子应该不会有DESeq3了,哈哈,它的设计思想就是针对count类型的数据。 可以是任意features的count数据,比如对各个基因的count,或者外显子,或者CHIP-seq的一些feature,都可以用来做差异分析。 使用这个包也是需要三个数据: