你只要记得,deseq2只是一个差异分析的软件,就是类似于做方差分析的软件一样,只不过其通过log变换和中位数挑选来排除异常值的影响。 deseq2矫正的原理可以看原北卡罗来纳大学教堂山分校的Josh Starme的StatQuest系列视频教程https://statquest.org/video-index/,里边的统计学原理值得学习,也有人将这个系列的视频整理...
重排的结果是让A基因的头,接到了B基因的身体上,这样就产生了融合基因。 上图为一个癌细胞中的融合基因的示意图。 上图是高通量测序测到融合基因的图。可以看到这10几个Reads都横跨在这个融合基因的交接点的两侧,由此证明了这个癌细胞当中有这么一个融合基因。 点突变: RNA-seq还可以找出点突变,下图是一张泡泡...
在RNA-seq项目中,常见的结果包括:火山图、韦恩图、聚类热图、log2(ratios)折线图、有向无环图、散点图、代谢通路图、蛋白互作图等。今天我们先来一起学习火山图、韦恩图、聚类热图和折线图的解读。 1、火山图 RNA-seq中,火山图(Volcano Plot)显示了两个重要的指标:fold change和校正后的p value,利用T检验分...
其实,RNA-seq数据解读并不难,最核⼼的内容就是要解读各种数据展⽰图形。实验报告⾥的 图,都是把测序获得的⼤数据,经过⽣物信息学⽅法分析,最终以最直观的图形展⽰出来。所以,只要理解了RNA-seq结果中的所有图⽰,基本上就对RNA-seq的结果有了充分的掌握。今天⼩编先 为⼤家介绍RNA-seq...
RNA-seq数据分析可以分为四个主要步骤:质量控制、比对、表达量计算和差异表达分析,接下来一一进行介绍~...
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...
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...
第一部分:将RNA-seq数据映射到参考基因组上 第二部分:将RNA-seq数据映射到参考转录组上,并且生成基因表达矩阵,用于第三部分分析 第三部分:使用DESeq包鉴定差异表达基因(成对), 第四部分:对差异基因进行后续的GO和KEGG注释 1 目标 RNA-Seq 模块的目标是说明如何处理和分析 RNA-Seq 数据以识别差异表达基因 (DGE...
在RNA-Seq下游的可视化分析过程中,除了火山图,通过热图展示整体的结果内容同样是一个十分常见的内容。在此,可以使用plot_heatmap.expr()函数来进行热图的绘制。而且,plot_heatmap.expr()函数主要基于ComplexHeatmap包的内容来进行构建,得到的图形还是比较美观的。