当您拿到样本的单细胞RNA测序数据后,下一步就是进行准确的数据分析。目前已经有很多工具和分析平台被开发出来,专门用于处理单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据。这些工具中,有R语言中的Seurat(由Rahul Satija实验室开发),以及Python中的scanpy(由Fabian Theis实验室开发)。这些工具提供了丰富的功能和参数,能够满足大部分常...
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...
其中Time指的取样的时间点;Replication指的数据集所属的组别;control指的控制组是哪些数据集;后面就是对应的各组织或者实验,以0,1代表所属的数据集。 1. make.design.matrix构建回归模型,生成数据矩阵。其主要的参数是degree代表我们选择模型为几次方程。此处一般数据默认第一列Time;第二列Replication。 a=make.desi...
差异分析 前言 一.环境设置 二.加载R包 三、分析 1、DESeq2 2.edgeR 3.limma-voom 总结 参考 前言 对于二代测序的count值(也就是没有标准化后的数据)通常有三个包可以进行差异分析: DESeq2 edgeR limma 下面是对整理好的表达矩阵进行下游分析,不是从上游分析开始 ...
六种数据的大概对应 2.DESeq2,EdgeR和limma是三种R语言中常用的差异表达分析工具包,可以用于分析RNA-seq或microarray等高通量数据的差异表达。 DESeq2采用数据归一化和去除批次效应的方法,以消除样本之间的技术变异。负二项式分布模型:DESeq2 使用负二项式分布模型来描述基因计数数据,因为这种分布可以更好地处理RNA-Seq...
对于NGS下机数据的处理,现在的成熟流程还是在Linux系统中进行处理。在R中,其实也可以从头处理RNAseq的下机数据。之前有讲过类似的分析:R语言与RNAseq。近期我将RNAseq的分析流程进行打包,从比对、定量、差异表达分析、富集分析,均可使用2个R脚本完成整套分析过程,并出具报告如下: ...
差异基因分析 RNA-seq 数据分析流程 相关软件安装 可以安装 conda,在后续其他软件安装时非常好用。可自行百度进行安装 可根据文献调研,转录组数据分析所需软件列表: 质控 fastqc , multiqc, trimmomatic, cutadapt ,trim-galore 比对 star, hisat2, bowtie2, tophat, bwa, subread ...
RNA-seq的原始数据(raw data)的质量评估 linux环境和R语言环境 raw data的过滤和清除不可信数据(clean reads) reads回帖基因组和转录组(alignment) 计数(count) 基因差异分析(Gene DE) 数据的下游分析 二、准备工作 学习illumina公司测序原理 测序得到的fastq文件 ...