在RNA-seq数据中,log2FC(log2 fold change)是一种常用的指标,用于衡量基因在不同条件下的表达水平变化程度。log2FC的计算公式为log2(条件B的基因表达水平/条件A的基因表达水平)。 当在RNA-seq数据中观察到负的log2FC正在上升时,表示在条件B相对于条件A下,某个基因的表达水平呈现出逐渐增加的趋势,但是这个增...
第一列为基因ID,倒数第二列列为FDR,最后一列列为log2FC。 2. 我们使用R语言来绘制火山图,代码如下: # 安装ggpubr和ggthemes包 #install.packages("ggpubr") #install.packages("ggthemes") # 加载ggpubr和ggthemes包 library(ggpubr) library(ggthemes) # 读取数据 deg.data <- read.table("IL-1B...
做完qPCR后,我们会得到基因在样品里的相对定量结果(一般使用2-∆∆Ct),而在转录组中也有这些基因log2fc结果,如下: 针对于这两个数据的展示,通常有以下几种图: 1 柱状图: a.基于qPCR的相对定量结果,引用excel的函数(log、average、stdev)求得log2fc和标准差; b.将qPCR和转录组的数据整理(qPCR和RNA-seq的...
2. 数据导入: 蛋白互作节点信息导入、其他注释信息的导入 3. PPI网络图绘制: ➀选取部分节点展示 ➁Analyse Network ➂node节点与edge连线的调整 ➃layout排布调整 ➄图像导出 4. Apps的使用:待更新... 顺接上节RNA-seq入门实战(九):PPI蛋白互作网络的构建——STRING数据库的使用 ,在得到目的基因的蛋白...
a.基于qPCR的相对定量结果,引用excel的函数(log、average、stdev)求得log2fc和标准差; b.将qPCR和转录组的数据整理(qPCR和RNA-seq的log2fc、qPCR的标准差)成表; C.基于前3列用excel绘制柱状图,然后添加qPCR的误差线(自定义设置:±标准差)。 2、柱状图+折现图: ...
基因上下调的注释信息获取从差异分析结果文件中获取基因名与上下调信息,并命名为“node1”、“log2FC”,保存为node_data.csv文件: load(file = './3.DEG/test_DEG_results.Rdata') #载入差异分析结果 含DEG_DESeq2nodedata <- data.frame( node1=rownames(DEG_DESeq2), log2FC=DEG_DESeq2$log2Fold...
log2FC=DEG_DESeq2$log2FoldChange) write.csv(nodedata,'node_data.csv',row.names = F,quote = F) #字符不要带引号 注释信息文件导入Cytoscape中,操作如下 导入后,软件将根据node1一列自动与之前节点信息相匹配,添加log2FC信息 3. PPI网络图绘制 ...
# Gene Set Enrichment Analysis(GSEA)# 获取按照log2FC大小来排序的基因列表genelist<-diff_gene_deseq2$log2FoldChangenames(genelist)<-rownames(diff_gene_deseq2)genelist<-sort(genelist,decreasing=TRUE)# GSEA分析(具体参数参考:https://mp.weixin.qq.com/s/p-n5jq5Rx2TqDBStS2nzoQ)gsemf<-gseGO...
和前面一样,使用的数据依然来自GSE145894,使用STAR进行比对,然后使用StringTie获取其Count值和FPKM以及TPM值。对于Count值,使用DESeq2,而对于FPKM值,在log2之后使用limma进行差异分析。为避免固定阈值导致的误差,我使用mean(logFC)+2*sd(logFC)作为差异阈值,以P<0.05作为显著性阈值。
RNA-seq(9):功能富集分析 这部分开始进行基本的富集分析,两类 A:差异基因富集分析(不需要表达值,只需要gene name) B:基因集(gene set)富集分析(不管有无差异,需要全部genes表达值) ### A:差异基因富集分析(不需要表达值,只需要gene name) ### ---先说富集什么--- 最常用...