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...
library(DESeq2)library(edgeR)library(limma)library(airway) 参考代码在这里: image.png DESeq_DEG: group_list<-c('untrt','trt','untrt','trt','untrt','trt','untrt','trt')suppressMessages(library(DESeq2))(colData<-data.frame(row.names=colnames(exprSet),group_list=group_list))dds<-D...
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...
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。
tempDEG<-as.data.frame(resOrdered)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。 代码语言:javascript ...
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。 今天,我们一同...
使用DEseq2循环做多组间差异表达分析 当有多组RNA-seq数据时,有时需要对多个组合进行差异表达分析,例如当我有CIM0/CIM7/CIM14/CIM28四组时,我需要得到每个组合间的差异表达情况,CIM7:CIM0; CIM14:CIM0; CIM14:CIM7等。使用ANOVA的方式也可以进行多组间比较,但由于ANOVA是指定同一个CK,并且不能得到具体是...
>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") ...