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-霍赫伯格法或控制FDR法等方法。 生物学相关性 除了统计和倍数变化考虑因素之外,在确定DEG时还应考虑生物学相关性。这包括评估基因的已知功能以及与其他基因的表达模式相关性...
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...
按照需要可选择不同的DEG方法数据集 ### need_DEG <- DEG_DESeq2 need_DEG <- need_DEG[,c(2,5)] #选择log2FoldChange和pvalue(凑成数据框) colnames(need_DEG) <- c('log2FoldChange','pvalue') need_DEG$SYMBOL <- rownames(need_DEG) ### 创建gsea分析的geneList(包含从大到小排列的log...
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。
十六、Functional profiling with RNA-seq RNA-seq进行功能分析 标准转录组学研究的最后一步通常是对不同表达基因(DEG)所涉及的分子功能或通路进行表征。用于功能特征化的两种主要方法最初是为微阵列技术开发的:(a)将DEG列表与基因组的其他部分进行比较以获取过度表达功能;(b)基于按照差异表达的测量对转录组进行排名...
>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") ...
一般来说,我们在RNA-seq进行差异分析时最好使用Count值,因为limma-voom、edgeR和DESeq2都是针对RNA-seq的Count值分布进行假设,从而设计的软件。但是,在实际过程中,我们并不是总能获得其Count值,而经常得到的是FPKM或者TPM值,那对于这种情况,我们能不能使用类似于分析芯片的方法进行差异分析呢?
direct RNA-seq 而我们一般的 RNA-seq 测序数据分析流程算法,基本上都是基于 short-read(短读长)技术所产生的数据文件 目前,我们可以从 Short Read Archive(SRA) 数据库获取的 RNA-seq 数据中,有超过 95% 的数据是由 Illumina 公司的 short read 测序技术所产生的 其分析过程可以用下面的路线图表示 Conesa et...
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。