图示解释: 在RNA-seq项目中,每个椭圆表示一个比较组合(处理组 vs对照组)中的差异基因,椭圆重叠区域的数字表示对应的多个比较组合之间的共有差异基因个数,未重叠区域表示各比较组合特有的差异基因。可以通过与韦恩图对应的表格,可以看到比较组合共有和特有的基因信息。 ...
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...
RNA-seq中,对差异表达基因进行GO富集分析,采用topGO软件包实现有向无环图,展示差异基因富集的GO term及其层级关系,从上至下所定义的功能范围越来越具体。 对BP、CC、MF三大类各取富集程度最高的前10位作为DAG图主节点(方框表示),通过包含关系(is_a和part_of)将相...
其中mRNA-seq是polyA富集法,Ribo-Zero是核糖体去除法,DSN-Seq是双链特异性核酸酶处理法,FFPE是石蜡包埋样品。图上可以看出,约1350万read的mRNA-seq就能达到芯片的检测量。石蜡样品要求测序量要多一些才能达到饱和。 Pat4用于展示RNA-seq测序是否有偏向性 05 基因覆盖度分析结果图 说明:同时展示了测序是否有偏向性...
8.RNA-seq结果图片如何解读? 测序项目完成,我们会获得大量的数据,包括有很多图片在内。当然,对于熟悉生物信息分析的大神而言,这些图片太easy。但是,在科研岗位上,还有很多生信小白。。。所以我们还是来讲一下如何解读这些结果图片。 9.RNA-Seq分析详细过程 9.1 ...
], shape=16,size=5)接着添加竖线，更改坐标轴。ggplot(A, aes(x=Ratio, y=Annotation,colour=...
RNA-seq中,对差异表达基因进行KEGG富集分析,可以通过散点图展示。此图中,KEGG富集程度通过Rich factor、qvalue和富集到此通路上的基因个数来衡量。 横坐标是Rich factor,数值越大表示富集程度越大。Rich factor=位于该pathway term下的差异表达基因数/位于该pathway term下的所有有注释基因数。
RNA-seq可以做的大都是相关性研究,通过比较找到一些差异,从基因表达上给你的课题指明一定的方向,一般来说,单独做RNA-seq,有如下几个常见的目的。 1. 如果你的样本是实验组与对照组的关系,那么寻找差异基因是关键,这可以通过RNA变化来推测蛋白的差异。找差异基因的软件有很多,上面说的处理count的软件都可以。(这里...
批次效应是RNA-seq分析的一个重要问题，仅由批次效应就能导致显著的表达差异。Hicks SC, et al., bioR...
RNA-seq中,对差异表达基因进行KEGG富集分析,可以通过散点图展示。此图中,KEGG富集程度通过Rich factor、qvalue和富集到此通路上的基因个数来衡量。 横坐标是Rich factor,数值越大表示富集程度越大。Rich factor=位于该pathway term下的差异表达基因数/位于该pathway term下的所有有注释基因数。