library(RColorBrewer) 进行差异分析: ### 差异分析 ### 以转录组测序为例 Gene <- "GAPDH" expData <- read.table(file = "../CGGA_693/CGGA生存曲线/CGGA.mRNAseq_693.Read_Counts-genes.20220620.txt",header = T,row.names = 1,sep = "\t") # 读入基因表达矩阵 clinicalData <- read.table...
本系列开启R中单细胞RNA-seq数据分析教程,持续更新,欢迎关注,转发! 2.3. 使用 LIGER 进行数据整合 除了Harmony 和 Seurat,Evan Macosko 实验室开发的 LIGAR 也是被基准论文重点介绍的另一个数据整合工具。LIGAR 通过集成非负矩阵分解来识别共享和数据集特定的因素,以进行联合分析。该方法的详细数学原理可以在 论文 ...
dittoSeq是一款对单细胞和批量 RNA 测序数据进行分析和可视化的工具,提供了多种可视化效果,并且允许自定义。 对于单细胞数据,dittoSeq 直接处理在其他软件包(Seurat、scater、scran 等)中预处理的数据。对于批量 RNAseq 数据,dittoSeq 的导入函数会将各种不同结构的批量 RNAseq 数据转换为 dittoSeq 帮助程序和可视化...
ComBat使用参数或非参数经验贝叶斯模型,输入数据为干净的、标准化的表达数据,通常是芯片数据 ComBat_seq使用负二项回归的ComBat改进模型,专门针对RNA-Seq count数据 # BiocManager::install("sva")library(sva)combat_count<-ComBat(as.matrix(exp),batch=condition$batch,mod=mod# 添加生物分组信息)combat.pca<-PCA(...
R语言实现时序RNA-seq分析 提到RNA-Seq差异表达分析,大家首先想到的癌症与癌旁组织的表达差异分析。然而如果想探究不同时间下对目标产生的影响,此方法便失去作用,那么便出现了时序RNA-seq。今天我们为大家介绍一个可以做时序RNA-seq分析的R包maSigPro。 首先我们看下其安装还是需要借助bioconductor库进行安装,具体步骤...
首先,我们需要从TCGA数据库下载RNAseq数据,通常这些数据以TSV(制表符分隔值)格式存储。下载的数据文件一般包含样本ID、基因名以及相应的表达量。 R语言读取TSV数据 在R中,我们可以使用read.csv或read.table函数来读取TSV文件。以下是一个示例代码,用于读取TCGA的RNAseq数据: ...
差异基因表达分析是一种常见的生信分析方法,是每个生信人都必须掌握的技术,本文将使用R语言演示如何利用limma包分析TCGA的RNA基因表达矩阵。 首先,准备好所需的数据,如下图所示,基因表达数据为一个包含样品与基因的矩阵。 首先,打开R之后先加载所需的R包。其中,limma是差异基因表达分析的一个常用R包,ggplot2和ggrep...
RNAseq原始数据中基因名称是"ENSG"开头的Ensemble ID,而实际分析时需要将ENSG转换为对应的基因名称。下面以GEO数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE213001) 下载到的GSE213001_Entrez-IDs-Lung-IPF-GRCh38-p12-logRPKMs-normalised.csv为例 (肺纤维化患者与健康人的Bulk tissue RN...
R语言求GEO基因表达量 r语言rnaseq 数据gsea分析 文章目录 RNA-seq 数据分析流程 相关软件安装 下载数据 sra转fastq格式 数据质控 数据质控,过滤低质量reads,去接头 比对 首先下载参考基因组及注释文件,建立索引 比对 sam文件转bam 为bam文件建立索引 reads的比对情况统计...
在RNA-seq分析中,对原始计数数据进行归一化是一个重要的步骤,因为它可以帮助消除由于测序深度、文库大小或批次效应等因素导致的差异。CPM(每百万计数)是一种简单的归一化方法,它将每个样本的原始计数除以该样本中所有基因计数的总和,并乘以一百万,以得到每个基因在每个样本中的相对表达量。