表达量计算:通过软件如HTSeq或featureCounts对比对结果进行处理,计算各基因的表达量。通常使用FPKM、TPM等标准化方法来比较不同样本间的基因表达水平。 差异表达分析:使用DESeq2或edgeR等工具来识别在不同条件下显著差异表达的基因。这些差异表达的基因可能与疾病、发育或其他生物学过程有关。 功能富集分析:对差异表达基...
你只要记得,deseq2只是一个差异分析的软件,就是类似于做方差分析的软件一样,只不过其通过log变换和中位数挑选来排除异常值的影响。 deseq2矫正的原理可以看原北卡罗来纳大学教堂山分校的Josh Starme的StatQuest系列视频教程https://statquest.org/video-index/,里边的统计学原理值得学习,也有人将这个系列的视频整理...
聚类分析有很多应用,比如说:我们可以分析疾病的亚型,还可以通过对多个基因在特定疾病当中的表达倾向性来找出可能的、新的、诊断用的Biomark。 GO分析: GO分析是RNA-seq分析中非常常用的一种分析。GO是Gene Ontology的缩写,Gene Ontology是一个国际化的、基因功能分类体系。这个体系用一整套动态更新的标准词汇和严格定...
当然,我们也可以将两组分析结果以列表的形式进行输入,并将两组分别命名为a和b;同样,我们可以来查看一下最终的分析结果: 1. 以表格的形式汇总了整体的分析结果 可以看到,在结果中,根据分组名称,分别对不同阈值下的差异表达基因数量进行了汇总分析; 2. 对结果进行可视化展示:与之前结果不同的是,该结果无法以3D的...
批次效应是RNA-seq分析的一个重要问题，仅由批次效应就能导致显著的表达差异。Hicks SC, et al., bioR...
在RNA-seq项目中,常见的结果包括:火山图、韦恩图、聚类热图、log2(ratios)折线图、有向无环图、散点图、代谢通路图、蛋白互作图等。今天我们先来一起学习火山图、韦恩图、聚类热图和折线图的解读。 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...
接下来我们继续多时间点样本实战分析流程的第二部分:聚类和富集分析。第一部分的完整流程请参照:RNA-Seq 分析流程:多时间点样本分析实战(一) 多时间点数据的聚类 前面我们发现70% 的基因是差异表达的,几乎所有通路都受到处理的影响。因此,分析流程的下一步是根据基因表达对处理的动态反应进行聚类。
图上可以看出,约1350万read的mRNA-seq就能达到芯片的检测量。石蜡样品要求测序量要多一些才能达到饱和。 Pat4用于展示RNA-seq测序是否有偏向性 05 基因覆盖度分析结果图 说明:同时展示了测序是否有偏向性或者RNA降解。
1. 可视化的输入数据 clusterProfiler 的可视化一般只支持 clusterProfiler 富集分析结果的可视化，通过认识 ...
考虑到测序深度和基因长度对基因测序counts数有影响,故需要找一个尺度变换因子(scaling factor)对测序结果进行尺度变换(scale),实现该过程的方法包括计算TPM与RPKM、FPKM。为了了解TPM与RPKM、FPKM的差异,我们先从数学的角度进行原理演示:假设如下是RNA-seq数据。