1、火山图 RNA-seq中,火山图(Volcano Plot)显示了两个重要的指标:fold change和校正后的p value,利用T检验分析出两样本间显著差异表达的基因后,以log2(fold change)为横坐标,以T检验显著性检验p值的负对数-log10(padj)为纵坐标。 图示解释: 红色点表示TS样本相对于对照样本CK表达量上调的基因,绿色点表示下调...
RNA-seq图表分析 技术标签:python 查看原文 FastQC 一个指标,这个值表示的是整体序列中的GC含量,这个数值一般是物种特异的,比如人类细胞就是42%左右序列测序质量统计#此图中的横轴是测序序列第1个碱基到第101个碱基#纵轴是质量得分,Q = -10*log10(error P)即20表示1%的错误率,30表示0.1% #图中每1个boxplot...
本期,小编继续“看图说话”,一起看看RNA-seq基础分析里的图示都反映了哪些内容吧。 1 主成分分析图(PCA图)---用RNA测序结果体现样本聚类 主成分分析图是生信分析中最朴实无华的,因为谁都能看的懂。我们不需要操心X,Y轴的主成分到底是什么,只要明白每个样本都被一个2维坐标(X,Y)定位到了这张图上。对于基...
首先需要知道,火山图的横坐标通常用log2(fold change)表示,差异越大的基因分布在两端,纵坐标用-log10(pvalue)表示,T检验显著性P值的负对数。由于P值越小表示越显著,所以我们进行-log10(P value)转化后,转化值越大表示差异越显著。通常差异倍数越大的基因T检验越显著,所以左上角和右上角的值往往是我们关注的...
Pat1用于展示RNA-seq测序原始数据质量的图示 当二代测序的原始数据拿到手之后,第一步要做的就是看一看原始reads的质量。如果一开始质量就不行,后面什么分析都是在浪费时间啊!这一步常用的工具是Fastqc。通常,会以单碱基质量分布图,ATCG含量分布图去展示原始数据的质量。
RNA-seq中,对差异表达基因进行KEGG富集分析,可以通过散点图展示。此图中,KEGG富集程度通过Rich factor、qvalue和富集到此通路上的基因个数来衡量。 横坐标是Rich factor,数值越大表示富集程度越大。Rich factor=位于该pathway term下的差异表达基因数/位于该pathway term...
想详细了解的看这个贴子 准备工作完成之后,我们就得到了一份高质量的原始数据(clean data),从而正式进入分析工作 【上游分析】 无论是以前的bowtie2+samtools+cufflinks+deseq2,还是现在转录组的当红炸子鸡流程hisat2+stringtie+ballgown,其本质的工作流程其实是一样的,只不过使用的算法不同而已。
后记:做完这部分富集分析,接着按我的流程进入下一部分分析RNA-seq(10):KEGG通路可视化,因为直接用到这部分数据, 参考Y叔的包说明,里面写的特别详细 还有lxmic的简书
之前做过RNA-seq的分析，就是直接从SRA数据从头的上下游分析。目前有两种方法，一种是用现成的软件做...
RNA测序(RNA-seq)在过往十年里逐渐成为全转录组水平分析差异基因表达和研究mRNA差异剪接必不可少的工具。RNA-seq帮助大家对RNA生物学的理解会越来越全面:从转录本在何时何地转录到RNA折叠以及分子互作发挥功能等。 1.RNA-seq相关名词详细介绍了RNA seq的专业词、高通量测序常用词、转录组测序问题等,是入门RNA seq较...