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)# 构建zero...
1. 数据预处理, 使样本间具有可比性 2. boxplot查看样本的基因整体表达情况 3. 查看不同分组的聚类情况:样本hclust 图、距离热图、PCA图、差异基因热图、相关性热图 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。
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) library(tidyverse) library(pheatmap) library(RColorBrewer) 2.加载数据...
如Expression of hub genes of endothelial cells in glioblastoma-A prognostic model for GBM patients integrating single-cell RNA sequencing and bulk RNA sequencing中下图所示 最初我完成该图的方法是用含有基因表达的热图,然后截图或者PS成只有临床指标。这里介绍使用ComplexHeatmap直接完成该图。 一 载入R包,数...
跟着存档教程动手学RNAseq分析(三):使用DESeq2进行计数标准化 质量控制QC DESeq2工作流程中的下一个步骤是QC,它包括对计数数据执行样本级和基因级QC检查的步骤,以帮助我们确保样本/重复看起来良好。 img 样本水平QC RNA-seq分析的一个有用的初始步骤通常是评估样本之间的整体相似性: ...
DESeq2工作流程中的下一个步骤是QC,它包括对计数数据执行样本级和基因级QC检查的步骤,以帮助我们确保样本/重复看起来良好。 img 样本水平QC RNA-seq分析的一个有用的初始步骤通常是评估样本之间的整体相似性: 哪些样本相似,哪些不同? 这符合实验设计的期望吗?
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,每个点代表一个基因在两个样品中 FPKM 的对数值(FPKM是RNAseq中衡量基因表达高低的常用数值)。从这张图可以观察,偏离对角线的点越多,说明样品表达量的相关性越低,重复性越差;偏离对角线的点越少,则说明样品间表达量的相...
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,每个点代表一个基因在两个样品中 FPKM 的对数值(FPKM是RNAseq中衡量基因表达高低的常用数值)。从这张图可以观察,偏离对角线的点越多,说明样品表达量的相关性越低,重复性越差;偏离对角线的点越少,则说明样品间表达量的相...
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,每个点代表一个基因在两个样品中FPKM的对数值(FPKM是RNAseq中衡量基因表达高低的常用数值)。从这张图可以观察,偏离对角线的点越多,说明样品表达量的相关性越低,重复性越差;偏离对角线的点越少,则说明样品间表达量的相关性...
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。