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...
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...
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...
RNA-seq数据分析完全指北-05:去接头以及过滤 一般来说,测序结果如下如所示,包括barcode和部分insert。而barcode部分在demultiplexing会被去除,剩下的就只有测到的一部分insert序列。 但是,在实际操作中,由于各种原因,可能会出现“测通”的情况,也就是一部分adapter序列也被测序仪读取到,这时就要进行去接头操作 2、去...
我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点代表一个基因在两个样品中 FPKM 的对数值(FPKM是RNAseq中衡量基因表达高低的常用数值)。从这张图可以观察,偏离对角线的点越多,说明样品表达量的相关性越低,重复性越差;偏离对角线的点越少,则说明样品间表达量的相...
RNA-seq中,对差异表达基因进行KEGG富集分析,可以通过散点图展示。此图中,KEGG富集程度通过Rich factor、qvalue和富集到此通路上的基因个数来衡量。 横坐标是Rich factor,数值越大表示富集程度越大。Rich factor=位于该pathway term下的差异表达基因数/位于该pathway term...
了解RNA-seq count数据的特征 比较count数据的不同数学模型 确定最适合RNA-seq count数据的模型 了解设置生物学重复对于鉴定样本间差异的好处 1. 计数矩阵 当开始差异表达基因分析时,先从一个矩阵开始,该矩阵总结了数据集每个样本中的基因水平表达。矩阵中的行对应基因,列对应样本。在矩阵的每个位置,有一个整数值,...
mRNA-seq数据分析 1. 使用fastQC及multiQC对原始测序结果进行质控 2. bowtie2去除测序数据中rRNA --约去除0.2%的rRNA数据 3. hisat2进行参考基因组比对 --全比对率高于94%证明测序数据质量较好 4. samtools转换文件格式 5. featureCount对基因表达数据进行定量 ...
为⼤家介绍RNA-seq结果第⼀部分常见的图⽰，这些图反映了测序的质量。有了质量的保证，后续 的数据分析才有价值。接下来，便是”看图说话“时间！Pat1⽤于展⽰RNA-seq测序原始数据质量的图⽰ 当⼆代测序的原始数据拿到⼿之后，第⼀步要做的就是看⼀看原始reads的质量。如果⼀开始质 量就不...
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。 承接上节 ...