重排的结果是让A基因的头,接到了B基因的身体上,这样就产生了融合基因。 上图为一个癌细胞中的融合基因的示意图。 上图是高通量测序测到融合基因的图。可以看到这10几个Reads都横跨在这个融合基因的交接点的两侧,由此证明了这个癌细胞当中有这么一个融合基因。 点突变: RNA-seq还可以找出点突变,下图是一张泡泡...
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...
利用DESeq2软件基于样本的原始reads数目计算差异表达基因,利用run-featurecounts.R脚本对每个样本的reads数进行定量,然后利用abundance_estimates_to_matrix.pl脚本合并所有的定量结果,最后利用DESeq2进行差异表达基因的分析。 首先,将所需的脚本文件全部拷贝到工作目录下,同时将样本信息相关文件也拷贝保存。 cp -r xxx/s...
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。
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 ...
前面RNA-seq分析:从软件安装到富集分析RNA-seq(2)-2:下载数据中下载的肝癌数据进行分析,不在赘述细节,所以有看细节的还是请去这里。 这部分主要是代码和部分结果图,但进行了部分修正,比如KEGG 可视化部分,用了前clusterprofiler部分的结果,所以这部分不包括Gage包。
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...