转录组测序数据分析流程 转录组生物信息分析流程见下图: 这是一个基础的转录组分析流程,包括样品间相关性分析、PCA(主成分) 分析、火山图制作、差异表达基因的筛选、GO/KEGG 富集分析、GSEA 富集分析、wikipathway富集分析、reactome富集分析、蛋白互作分析、免疫浸润分析等,更多功能还在持续扩展完善中。 2.相关性分析 ...
RNA-seq多Run合并、VST标准化、PCA、差异分析 落寞的橙子关注IP属地: 马里兰州 0.6582019.08.03 01:40:16字数66阅读1,906 以下代码用于SLURM调配系统的服务器递交任务 如果在个人电脑上的注意安装PEER软件,并配置环境变量,使用R代码部分不能照抄,需要调整代码 Combind_vst_DEGs.sh #! /bin/bash #SBATCH...
PCA(principal component analysis )主成分分析,可以分析样品之间相关性,确定样品总体上的差异,或者查看是否有批次效应等 输入数据: 代码部分,筛选基因也可以参照另一篇文章,而不一定是选取200个变化最大的基因,R筛选基因: myfpkm<-read.table("All_gene_fpkm.xls",header=TRUE,comment.char="",sep = "\t",ch...
coldata=data.frame(row.names=colnames(countdata), condition) dds=DESeqDataSetFromMatrix(countdata, colData=coldata, design=~condition) #PCA分析--其他包 # library(ggord) # library(FactoMineR) # dat <- as.data.frame(t(countdata)) # dat.pca <- PC...
开始导入文件夹中的featureCounts表。本教程将使用DESeq2对样本组之间进行归一化和执行统计分析。 代码语言:javascript 复制 # 导入基因计数表 # 使行名成为基因标识符 countdata<-read.table("example/final_counts.txt",header=TRUE,skip=1,row.names=1)# 从列标识符中删除.bam 和'..'colnames(countdata)<-gs...
三.上述几个标准都符合后,我们就可以开始对数据进行分析了,首先是看你的分析目的。 RNA-seq可以做的大都是相关性研究,通过比较找到一些差异,从基因表达上给你的课题指明一定的方向,一般来说,单独做RNA-seq,有如下几个常见的目的。 1. 如果你的样本是实验组与对照组的关系,那么寻找差异基因是关键,这可以通过RNA...
rv <- genefilter::rowVars(data)select <- order(rv, decreasing = TRUE)[seq_len(1000)]pca_data <- cbind(t(log10(data[select,]+1)),group) 5.进行主成分分析 expr_pca <- prcomp(pca_data[,1:1000],scale = T,center = T) 6.可视化——碎石图 ...
主成分分析并作图。代码如下 tpm<-read.csv("E:/造血干/钟/mRNA_tpm.csv")#使用prcomp函数进行PCA分析# 数据转置,转换成行为样本,列为基因的矩阵tpm<-t(tpm)data.pca<-prcomp(tpm)# 查看PCA的分析结果summary(data.pca)# 绘制主成分的碎石图screeplot(data.pca,npcs=10,type="lines")#查看主成分的结果...