承接上节RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵和RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon正式分析前先进行目录设置、实验组和对照组的指定: 代码语言:javascript 复制 rm(list=ls())options(stringsAsFactors=F)setwd("C:/Users/Lenovo/Desktop/test")load(file='...
其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化,并使用 wilcoxon 的 t 检验来计算基因的 p 值。在这里,我们用一个从RNA-seq上游的定量包FeatureCounts生成的表达矩阵来演示差异表达分析的流程。我们的流程适用于任何Bulk RNA-seq的差异表达分析。 环境的下载 在这里我们只需要...
Limma用于处理基因表达芯片数据,edgeR也有一部分功能依赖于limma包。 Limma采用经验贝叶斯模型( Empirical Bayesian model)使结果更稳健。进行差异分析时常用limma。虽然它是针对芯片数据开发的,但也有limma-voom可以分析转录组数据 在处理RNA-Seq数据时,raw read count先被转成log2-counts-per-million (logCPM),然后对...
对于差异表达分析而言,首先,我们可以先将 gene_id 改为 gene_name。其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化,并使用 wilcoxon 的 t 检验来计算基因的 p 值。在这里,我们用一个从RNA-seq上游的定量包FeatureCounts生成的表达矩阵来演示差异表达分析的流程。我们的流程适...
6. DESeq2 #6.1 过滤基因,仅保留count值足够大的基因,默认在70%的样本中有表达的基因,为后续差异分析降级假阴性率 --- meta$group<- as.factor(meta$group) ##6.1.1 从计数数据创建DESeq2数据集 dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = data_anno, colData...
但是,因为以前处理的芯片表达谱数据是符合正态分布,所以可以用t检验来筛选差异表达基因,但RNA-seq的read count普遍认为符合泊松分布。所以筛选DEGs的方法还是不一样 ---要求--- 载入表达矩阵 设置好分组信息 用DEseq2进行差异分析 输出差异分析结果 来源于生信技能树...
1.DESeq2、 edgeR、limma的使用 2.三类差异分析软件的结果比较——相关性、韦恩图 3.选取差异基因绘制火山图和热图 一、DESeq2、edgeR、limma的使用 强烈建议查看官方说明书进行这三种差异分析的学习,链接在文章末尾给出。 注意,这三个包都需要输入counts进行分析,不能用tpm、fpkm等归一化后的数据。
正确鉴定特定条件之间的差异表达基因(DEG)是理解表型变异的关键。高通量转录组测序(RNA-Seq)已成为这些研究的主要选择。 因此,用于RNA-Seq数据的差异表达分析的方法和软件的数量也迅速增加。 但是,对于最合适的管道还是没有达成共识用于从RNA-Seq数据鉴定差异表达基因的方案。这项工作对该主题进行了扩展审查,其中包括对...
常用的显著性阈值为p值<0.05,表明基因表达差异在统计学上具有显着性。 倍数变化 除了显著性分析之外,还考虑DEG的倍数变化(FC)。FC表示一个基因在两组样品之间的表达水平变化的程度。常用的FC阈值为2倍或更高,表明基因表达发生了显著变化。 FDR校正 在RNA-seq分析中,进行多重假设检验时,需要考虑假阳性率(FDR)。
现在开始说得到表达量数据后如何做差异分析。 一、R包安装 1.1 常用软件包。 找差异基因要用到edgeR和DEGseq这两个R包, edgeR用来对得到的reads数进行归一化处理;DEGseq用来找差异基因。 基因表达量归一化:每个样本测序的总量不一样,要把它们处理到同一个数量级。