对于基于转录组的PCA图中,如果两个样本距离越远,则说明两个样本转录组差异越大。我们最想看到的情况就是,相同表型的个体(比如疾病组)会在图中聚类在一起。 2 差异基因表达散点图---体现重复样本的重复性好不好 我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点...
对于基于转录组的PCA图中,如果两个样本距离越远,则说明两个样本转录组差异越大。我们最想看到的情况就是,相同表型的个体(比如疾病组)会在图中聚类在一起。 2 差异基因表达散点图---体现重复样本的重复性好不好 我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点...
对于基于转录组的PCA图中,如果两个样本距离越远,则说明两个样本转录组差异越大。我们最想看到的情况就是,相同表型的个体(比如疾病组)会在图中聚类在一起。 2 差异基因表达散点图---体现重复样本的重复性好不好 我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点...
对于基于转录组的PCA图中,如果两个样本距离越远,则说明两个样本转录组差异越大。我们最想看到的情况就是,相同表型的个体(比如疾病组)会在图中聚类在一起。 2 差异基因表达散点图---体现重复样本的重复性好不好 我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点...
上一期的RNA-seq结果怎么才能看懂?答案全在这些图里---(1)测序质量篇,(点这里查看这一期微信),我们介绍了评估RNA测序质量的一些常见图示。本期,小编继续“看图说话”,一起看看RNA-seq基础分析里的图示都反映了哪些内容吧。 1 主成分分析图(PCA图)---用RNA测序结果体现样本聚类 主...
上一期的RNA-seq结果怎么才能看懂?答案全在这些图里---(1)测序质量篇,(点这里查看这一期微信),我们介绍了评估RNA测序质量的一些常见图示。本期,小编继续“看图说话”,一起看看RNA-seq基础分析里的图示都反映了哪些内容吧。 1 主成分分析图(PCA图)---用RNA测序结果体现样本聚类 主...
上一期我们探讨了Bulk RNA-seq的价值和学习成本(第1期. 快2024年了,还有必要学习Bulk RNA-seq?),如果你认可了学习Bulk RNA-seq分析的必要性,那我们就一起来开始零基础学习之旅。今天的任务是主成分分析(PCA)图,如果时间紧,可以简单看看整体的分析流程;如果有时间,可以跟着我们的代码和数据,一起练习。
在RNA-seq中,主成分分析(PCA)是最常见的多元数据分析类型之一。基因表达定量后获得了各样本中所有基因的表达值信息,随后我们通常会期望比较样本之间在基因表达值的整体相似性或者差异程度。基因数量成千上万,肯定不能对每个基因的表达都作个比较,这时候就要用到"降维"算法,PCA分析因此派上用场。PCA设法将N维(N=基...
RNA-seq下游分析之 PCA图_欧阳火火的博客-CSDN博客 rm(list=ls()) mydata <- read.table("C:/Users/gao/Desktop/all.id.txt",header =TRUE,quote='\t',skip = 1) smpleNames <- c('mesc_1','mesc_1','mesc_2','mesc_2','mesc_3','mesc_3','mesc_4','mesc_4','mesc_5','mesc_5...
1、生信技能树:你确定你的差异基因找对了吗? 2、生信技能树:再次强调表达量矩阵分析一定要三张图 3、观科研:Bulk RNA-seq | 第2期. 零基础画主成分分析(PCA)图 bulk RNA-seq | 下游分析 | 分析前评估mp.weixin.qq.com/s/JiT3QB2JjZwrJjvAIiGxmw 生物信息...