背景火山图是基于RNA-seq差异分析后对于表达量变化存在显著性差异后绘制的图像,其横纵坐标分别是P value和Foldchange。能够对于差异化的结果进行很好的可视化,显著观察到发生显著变化的基因。 原理基于RNA-seq的…
RNA-Seq分析中(一)——用R画带基因名标签的火山图 生信狗的修炼秘籍 华中农业大学 生物信息学硕士 来自专栏 · 转录组分析 13 人赞同了该文章火山图(volcano plot)常用于显著差异基因表达的展示,包含显著和差异两个重要信息。显著性指P值小于0.05,差异性常用...
这里我们基本上只用到logFC、P.value和adj.P.Val,其它可以不用管。通常我们认为|logFC|>=1,P值<0.05就算是一个差异表达基因,当然,这个具体情况具体分析,不一定按照这个标准筛选。 之后就是做差异基因表达专属的火山图了。这里先把p值转换为负对数形式,再用ggplot就可以画出一幅很基本的图。 #转换p值为-lg坐...
本期,我们先来看看火山图、韦恩图、聚类热图和折线图。 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...
ggplot2火山图展示RNAseq差异表达分析结果 完整代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 DEGs<-read.csv("volcano_plot_example_data.csv",header=T,stringsAsFactors=F)dim(DEGs)df<-DEGs[-log10(DEGs$padj)>25,]dim(df)library(ggplot2)library(ggrepel)ggplot(DEGs,aes(x=log2FoldChange,y=-log10(padj)...
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。
这里,我将RNA-seq数据差异表达分析大体分为差异表达基因鉴定和后续分析两个部分。 01 差异表达基因鉴定 首先准备好软件的输入数据:表达矩阵(counts/FPKM/RPKM等),文件名为count_test.txt。 具体格式如下: 1 DESeq2 DESeq2要求的输入数据是raw count,无需对数据进行标准化处理,如FPKM/TPM/RPKM等。分析的代码如下...
火山图（volcano plot）在RNA-Seq分析中，是用于直观展示显著差异基因表达的关键工具。其设计巧妙地结合了基因表达的差异倍数（FoldChange）与统计学显著性（P值）两个重要指标，使研究者能快速识别出那些在实验条件下表达水平显著改变的基因。火山图的横坐标通常采用对数转换的差异倍数（log2[FoldChange]）...
第4期. 差异分析三巨头,该了解一下了 第5期. 关于热图,你所不知道的 今天我们来学习Bulk RNA-seq数据常用的一种数据可视化形式:火山图Volcano plot!与上期的框架相似,本期主要分享以下3个方面: 一、火山图的常见呈现形式? 二、为什么要用火山图(使用热图的常见目的)?