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...
DEG_DEseq2 <- na.omit(tempDEG) 2. edgeR 使用EdgeR时注意选择合适的分析算法,官方建议bulk RNA-seq选择quasi-likelihood(QL) F-test tests,scRNA-seq 或是没有重复样品的数据选用 likelihood ratio test。 library(edgeR) #install.packages("statmod") library(statmod) #分组矩阵design构建 group <- factor...
生物信息学入门 使用 RNAseq counts数据进行差异表达分析(DEG)——edgeR 算法 数据 代码 结果解读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
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。
# -a: 基因组注释文件 # -o: 输出文件 # 最后为bam文件,可指定多个输入 DESeq2差异表达分析 Ensembl ID和gene symbol相互转换 下载转换参照表 选择对应物种,左侧Attributes只选择Gene stable ID 和 Gene name,然后点击左上角的resuls,最后点击GO导出文件。
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。 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...
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。
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...