当我们使用的数据是表达量的时候,我们可以首选利用 DESeq2 软件包中的内置函数 plotPCA 来绘制主成分分析图,非常方便,当然我们这里使用差异表达挑选出来的差异表达基因,在做主成分分析时能够更好的区分癌和癌旁组织。 首先需要构造 dds 对象, 如下: ###plotPCA {DESeq2} library(DESeq2) condition<-factor(gro...
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
4.筛选高变基因(top1000) rv <- genefilter::rowVars(data)select <- order(rv, decreasing = TRUE)[seq_len(1000)]pca_data <- cbind(t(log10(data[select,]+1)),group) 5.进行主成分分析 expr_pca <- prcomp(pca_data[,1:1000],scale = T,center = T) 6.可视化——碎石图 fviz_screeplot(...
不同之处在于,edgeR使用TMM标准化,可用于无生物学重复样本;DESeq2使用DESeq标准化,需要提供生物学重复。使用OmicShare差异分析,除了可以得到完整的差异分析结果表,还提供所有比较组的差异统计柱状图和火山图,如下: OmicShare差异分析工具绘制示例 通过柱状图,可以直观地看到组内组间上调和下调的差异基因数量,火山图则将统...
这种配对箱线图的好处是,除了能够表现两组的整体差异,还能够清晰地呈现单个样本的前后改变。 8成分分析(PCA图) 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...
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...
9.1. PCA # 将所有样本转换为 rlogddsMat_rlog<-rlog(ddsMat,blind=FALSE)# 按列变量绘制 PCAplotPCA(ddsMat_rlog,intgroup="Group",ntop=500)+theme_bw()+geom_point(size=5)+scale_y_continuous(limits=c(-5,5))+ggtitle(label="Principal Component Analysis (PCA)",subtitle="Top 500 most vari...
rlog()函数返回一个DESeqTransform对象,这是另一种特定于DESeq的对象。您不只是获得转换值矩阵的原因是因为用于计算rlog转换的所有参数(即大小因子)都存储在该对象中。我们使用此对象绘制PCA和层次聚类图以进行质量评估。 5.2. PCA 我们现在已准备好进行QC步骤,让我们从PCA开始吧!
前面我出了一个学徒作业,下载表达矩阵后绘制PCA图及热图,然后理解作者给出的RPM和raw_counts的差异,详见:理解RNA-seq表达矩阵的两个形式很意外,12月学徒肖一僧居然吭哧吭哧的完成了,吓我一跳!让我们看看他的表演 以下是正文 收到大佬的作业,第一次投稿。大佬的题目如下:通过一篇science文章,理解两种RNA-seq表达矩...