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做完RNA-seq测序分析之后,需要做QPCR来验证测序结果的准确性。关于QPCR数据的分析计算方法,小编在之前的推文中已经讲过了(qRT-PCR相对定量计算详解)。今天小编就给大家讲一下QPCR与RNA-seq结果相关性图的绘制。 数据准备 首先需要把QPCR的相对表达量以及RNA-seq测序的差异结果提取并整理成如下格式。需要注意的是,为了...
基于RNA-seq的实验方法就不过多赘述,本文主要阐述火山图的绘制方法。更多具体的原理参考:Wolf JB. Principles of transcriptome analysis and gene expression quantification: an RNA-seq tutorial.Mol Ecol Resour. 2013;13(4):559-572. 正文 1.数据准备 1)测序返回原始结果(.fastq文件),或者从NCBI,TCGA等数据库...
使用ComplexHeatmap绘制临床数据注释图 ,重点在于构建一个和临床数据相同列的0矩阵 。 # 提取想展示的临床数据riskScore_cli2 <- riskScore_cli2 %>% select(riskScore:tumor_stage,Age) %>% select(- "age")# 构建列注释块ha=HeatmapAnnotation(df=riskScore_cli2)# 构建zero矩阵zero_row_mat=matrix(nrow...
接下来,让我们将带有gene symbols的列引入normalized_counts对象,以便我们可以使用它们来标记我们的图。Ensembl ID对很多事情都很有用,但作为生物学家,gene symbols对我们来说更容易识别。 代码语言:javascript 复制 # DESeq2 creates a matrix when you use thecounts()function## First convert normalized_counts to...
图4. 必需输入 4,修改参数,并提交 我们设置了图片尺寸、文字大小、颜色、聚类方法、字体等参数,基本能满足日常绘图使用。如需更高级的定制,请联系我们。 图5.颜色、字体等可调参数 5,提交出图 粘贴好输入数据,调整好参数(或者全部默认)后,点击提交按钮,几秒钟后,会在页面右侧出现预览图。我们提供了4种图片格式...
RNA-seq的一般流程是这样的 RNA-seq 流程图,图源网络,侵删 mRNA-seq 测序的最原始结果是核苷酸序列,文件大小在4-10GB之间,分析起来相当的繁琐,分析也不是一般的小本本能跑起来的,好在一般来说,我们从测序公司拿到的数据,已经是经过比对和Mapping之后的结果,公司给这个样子的表格: ...
RNA_seq 热图绘制 若已经拿到表达矩阵exprSet 若差异较大,进行log缩小不同样本的差距 1、热图全体 1##加载包2library(pheatmap)34##缩小表达量差距5exprSet <- log2(exprSet+1)67##取最大标准差前1000个基因名字8cg <-names(tail(sort(apply(exprSet,1,sd)),1000))910##标准化,只关注样品间基因差异,...
图2用RNA-seq和ChIP-seq推测转录因子的靶基因,画出A图。图D是基因功能富集分析结果,推荐用clusterProfiler,推荐理由:《富集分析,俩人做的结果差5岁 | 你用的注释文件有多老?》。想画图F的看motif系列:《找到了motif,怎样展示结果?》 出自Tissue- and stage-specific Wnt target gene expression is controlled sub...
数据:RNA-SEQ原始counts表达矩阵。 工具:Rstudio。 步骤: 筛选差异基因。 做热图。 ##绘制热图###绘制热图,需要原始counts矩阵和表型矩阵。library(pheatmap)library(ggplot2)library(ggrepel)library(export)setwd("E:/2022/")dat<-read.table("原始数据/counts_matrix_symble.txt",header=TRUE)View(dat)##rows...