理论上,任何聚类方法都可以应用于 scRNA-seq 数据,包括层次聚类和 k-means 等常用于 bulk RNA-seq 数据的方法。但由于 scRNA-seq 数据样本量通常极大(如一次 10x 实验可能包含数千个细胞),这些方法运行速度非常慢。此外,由于 scRNA-seq 数据本身的稀疏性,即便通过 PCA 等降维处理去噪,不同细胞之间的差异也难以...
由 Soumya Raychaudhuri 实验室开发的Harmony 就是其中之一。它也是第一个关于 scRNA-seq 批次效应校正...
原文地址:https://bioinformatics-core-shared-training.github.io/RNAseq-R/rna-seq-preprocessing.nb.html 主要包括以下方面: 载入mapping, counting后的数据 过滤低表达基因 对表达数据进行质量控制 标准化处理 本次流程需要的包 library(edgeR)library(limma)library(Glimma)library(gplots)library(org.Mm.eg.db)li...
需要的R包:limma,edgeR,gplots,org.Mm.eg.db,EDASeq,RColorBrewer,GO.db,BiasedUrn,DESeq2,Glimma,Rsubread. 这里我们推荐使用Bioconductor安装以上这些包,要注意的是Bioconductor更新后,将R包安装的功能转移到BiocManager::install,见下: >source("http://bioconductor.org/biocLite.R")Error:With R version3.5or...
推荐在R里面做，载入表达矩阵，然后设置好分组信息，统一用DEseq2进行差异分析，当然也可以用edgeR。基本...
工作流程完成后,您现在可以使用基因计数表作为DESeq2的输入,使用 R 语言进行统计分析。 7.1. 安装R包 代码语言:javascript 复制 source("https://bioconductor.org/biocLite.R")biocLite("DESeq2");library(DESeq2)biocLite("ggplot2");library(ggplot2)biocLite("clusterProfiler");library(clusterProfiler)biocLite...
RNA-seq数据分析流程(linux) 一、下载SRA数据 SRA Toolkit: https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/sra.cgi?view=software 下载后解压后加入环境变量 $ echo 'export export PATH=$PATH:/home/Zyh/tools/sratoolkit.2.11.2-centos_linux64/bin' >> ~/.bash_profile ...
在教师节收到学生提问,刷我B站74小时视频的时候看到我演示了RNA-seq差异分析只用了一行代码就完成了3大R包的全部分析,并且输出了对应的图表结果,觉得很神奇,但是B站视频并没有配套讲义和代码还有测试数据。 首先我一直使用airway数据集做测试 airway数据集这里我就不多说了,搜索生信技能树早期教程可以看到很多介绍,使...
将基因计数导入R/RStudio 工作流程完成后,您现在可以使用基因计数表作为DESeq2的输入,使用 R 语言进行统计分析。 7.1. 安装R包 source("https://bioconductor.org/biocLite.R")biocLite("DESeq2"); library(DESeq2)biocLite("ggplot2"); library(ggplot2)biocLite("clusterProfiler"); library(clusterProfiler)bio...
虽然RNA-seq这个词通常包含很多不同的RNA相关的方法或生物应用,但DGE分析始终是它的主要应用(表1),并且是DGE研究的常规工具。 RNA-seq的广泛应用促进了对许多生物层面的理解,如揭示了mRNA剪接的复杂性、非编码RNA和增强子RNA调控基因表达的机制。RNA-seq的发展和进步一直离不开技术发展的支持(湿实验方面和计算分析...