WGCNA (weighted gene co-expression network analysis)权重基因共表达网络分析(流程模块见下图),可将表达模式相似的基因进行聚类,并分析模块与特定性状或表型之间的关联,常用于筛选关键表型的hub基因 ,是RNAseq分析中的一块很重要的拼图。而之所以叫组学数据黏合剂是因为表型可以是患者的临床信息(生存信息,分期信息,基线...
如我们即将用到的DESeq2包,其Bioconductor上R包的安装方式与CRAN镜像站点上不同,当然这里面又分两种情况,取决于你的R软件版本,如果R版本较新(R > 3.5.0),使用BiocManager::install("DESeq2")命令安装,如下图所示:
在处理RNA-Seq数据时,raw read count先被转成log2-counts-per-million (logCPM),然后对mean-variance关系建模。有两种建模方法: 1.精确权重法(precision weights)也就是voom 2.经验贝叶斯先验趋势(empirical Bayes prior trend),也就是”limma-trend“ 操作: dge <- DGEList(counts=count2) group.list=c(rep...
差异基因表达分析是一种常见的生信分析方法,是每个生信人都必须掌握的技术,本文将使用R语言演示如何利用limma包分析TCGA的RNA基因表达矩阵。 首先,准备好所需的数据,如下图所示,基因表达数据为一个包含样品与基因的矩阵。 首先,打开R之后先加载所需的R包。其中,limma是差异基因表达分析的一个常用R包,ggplot2和ggrep...
⑧ 提取感兴趣模块的基因名, 导出基因至 VisANT 或 cytoscape作图 简单来说,WGCNA其实相当于是对多个复杂分组进行的差异分析,用于找寻不同分组/表型的特征基因模块,从而进行下一步分析(如可以对模块内的基因进行GO富集、PPI分析等等). 其最最核心之处就在于能将基因模块与样本表型进行关联。
图1. RNA-seq常规分析流程 叨叨完毕,进入正题。 进入尔云后,打开“测序数据处理”模块,我们会看到图2的结果。在这一模块,我们可以完成RNA-seq数据分析的前两步: 1、数据质控和过滤低质量数据; 2、基因组组装,计算基因表达量。对于上面两部,尔云又根据是双端测序还是单端测序,分了两块。以edgeR为例,输出的DEGs...
首先,使用浏览器(推荐chrome或者edge)打开聚类热图绘制页面。左侧为常见作图导航,中间为数据输入框和可选参数,右侧为描述和结果示例。也可以在主页搜索框中搜索heatmap,找到绘图页面。 https://www.bioinformatics.com.cn/plot_basic_cluster_heatmap_plot_024 ...
dittoSeq-1 1.2 细胞比例图 # seurat等单细胞可视化工具在查看细胞比例柱状图时,需先进行细胞比例计算,这里可以直接作图。数据可以表示为百分比或计数,由"scale"输入控制的 p1<-dittoBarPlot(sce,"Major.CellType",group.by="orig.ident")p2<-dittoBarPlot(sce,"Major.CellType",group.by="orig.ident",scale="...
标准的差异表达分析步骤在DESeq2只需要DESeq一个函数就可以完成。然后可以通过results提取结果表,包括log2 change, p values, adjusted p values.通过summary查看描述性结果 # 超过100个样本用 # library('BiocParallel') # register('MulticoreParam(4)) dds <- DESeq(dds) res <- results(dds) summary(res...
生物信息学对于医药学生来说是必不可少的一项科研工具,但是繁重的科研压力让学生已经不堪重负,根本没有太多时间专门去学习R语言再去分析RNAseq数据,因此今天给大家分享一个简单容易上手的在线分析工具-GEO2R。 下面跟随小编的脚步一起学习吧! 1.网页打开PUBMED,点进官网后选择下拉栏里面的GEO DataSets选项 ...