colnames(design) <- c('Tumor', 'Normal') 准备工作已经完成了,接下来进行的就是limma的主体部分。注意进行lmFit时的基因表达矩阵的基因名要放到行名,不要搞错了。 在进行makeContrasts的时候,记得改好分组信息,要和前面的分组矩阵保持一致。 #limma data<-t(data) #最终矩阵的基因名在行名,记得检查一下不要...
3.limma limma进行差异分析有两种方法 :limma-trend和voom,在样本测序深度相差不大时两种方法差距不大,而测序深度相差大时voom更有优势,因此我们一般都选择voom的方法进行差异分析。Limma-voom vs limma-trend (bioconductor.org) 代码语言:javascript 复制 library(limma)library(edgeR)#分组矩阵design构建 design<-mode...
limma进行差异分析有两种方法 :limma-trend和voom,在样本测序深度相差不大时两种方法差距不大,而测序深度相差大时voom更有优势,因此我们一般都选择voom的方法进行差异分析。Limma-voom vs limma-trend (bioconductor.org) library(limma) library(edgeR) #分组矩阵design构建 design <- model.matrix(~0+factor(group_...
Limma采用经验贝叶斯模型( Empirical Bayesian model)使结果更稳健。进行差异分析时常用limma。虽然它是针对芯片数据开发的,但也有limma-voom可以分析转录组数据 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 we...
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?
一、DESeq2、edgeR、limma的使用 强烈建议查看官方说明书进行这三种差异分析的学习,链接在文章末尾给出。 注意,这三个包都需要输入counts进行分析,不能用tpm、fpkm等归一化后的数据。 承接上节RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵和RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts...
limma是一个很强大的用于分析芯片的R包,也可以用于RNA-Seq的差异分析 以两个组比较为例:首先输入count表达矩阵,这里也跟其他差异分析R包一样,不要输入已经标准化的数据。 本文主要参考:https://www.bioinfo-scrounger.com/archives/115/ library(limma) library(edge) counts <- read.csv("raw_counts.csv",ro...
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。limma使用线性模型来分析microarray和RNA-seq数据。通过经验Bayes方法来调整基因表达值,以提高差异基因的检测能力,并使用FDR控制方法进行多重检验校正。
DESeq2能够自动识别这些低表达量的基因的,所以使用DESeq2时无需手动过滤。 edgeR推荐根据CPM(count-per-million)值进行过滤,即原始reads count除以总reads数乘以1,000,000,使用此类计算方式时,如果不同样品之间存在某些基因的表达值极高或者极低,由于它们对细胞中分子总数的影响较大(也就是公式中的分母较大), 有...
三、差异分析的三巨头是哪些以及有什么区别? 到目前为止,Bulk RNA-seq的差异分析主要涉及三种R包(又称为差异分析的三巨头):limma, edgeR, DESeq2。 下面先提供一下3种R包的官网使用说明: limma: 使用手册:https://bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/limma/inst/doc/usersguide.pdf ...