除了显著性分析之外,还考虑DEG的倍数变化(FC)。FC表示一个基因在两组样品之间的表达水平变化的程度。常用的FC阈值为2倍或更高,表明基因表达发生了显著变化。 FDR校正 在RNA-seq分析中,进行多重假设检验时,需要考虑假阳性率(FDR)。FDR是指在声称显著的基因中实际是假阳性的比例。为了控制FDR,可以使用本雅明尼-霍赫...
create("3.DEG") setwd("3.DEG") ##设定 实验组exp / 对照组ctr exp="primed" ctr="naive" 1. DESeq2 DESeq2是目前最常用的差异分析R包。除了可以导入counts外,如果上游使用salmon,DESeq2官方还给出了直接导入tximport生成的txi对象的方法。counts与txi的获取见 RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量...
RNA-seq至今已有近二十年的发展，为我们认知基因组功能助力巨大。RNA-seq最常用于寻找差异基因（DEG），也是如今最广泛的分析DEG的工具方法。同时RNA-seq的广泛应用极大地丰富了我们对于生物学方面的理解，如mRNA的可变剪接、ceRNA的网络等，给我们以前所未有的角度去理解RNA的生物学功能。但是RNA-seq技术大多还是基于...
在过去的十几年中,RNA测序(RNA-seq)已经成为在转录组层面分析差异基因表达(DEG)和mRNA差异剪接的必备工具。时代和技术的进步下,RNA-seq也在进一步发展,基于更新的技术,RNA-seq可以在单细胞、翻译、空间等方向都有进一步的应用。与长读长技术的结合创新更是有助于更全面地了解RNA和转录乃至调控过程。
在过去的十几年中,RNA测序(RNA-seq)已经成为在转录组层面分析差异基因表达(DEG)和mRNA差异剪接的必备工具。时代和技术的进步下,RNA-seq也在进一步发展,基于更新的技术,RNA-seq可以在单细胞、翻译、空间等方向都有进一步的应用。与长读长技术的结合创新更是有助于更全面地了解RNA和转录乃至调控过程。
DEG_DEseq2 <- na.omit(tempDEG) 2. edgeR 使用EdgeR时注意选择合适的分析算法,官方建议bulk RNA-seq选择quasi-likelihood(QL) F-test tests,scRNA-seq 或是没有重复样品的数据选用likelihood ratio test。 library(edgeR) #install.packages("statmod") ...
>diff_gene_deseq2<-subset(res,padj<0.05&abs(log2FoldChange)>1)#或 #>diff_gene_deseq2<-subset(res,padj<0.05&(log2FoldChange>1|log2FoldChange<-1))>dim(diff_gene_deseq2)>head(diff_gene_deseq2)>write.csv(diff_gene_deseq2,file="DEG_treat_vs_control.csv") ...
生物信息学入门 使用 RNAseq counts数据进行差异表达分析(DEG)——edgeR 算法 数据 代码 结果解读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。