1.DESeq2 DESeq2是目前最常用的差异分析R包。除了可以导入counts外,如果上游使用salmon,DESeq2官方还给出了直接导入tximport生成的txi对象的方法。counts与txi的获取见RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵和RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon 代码语言:javasc...
一、转录组分析有两条路1、有参考基因组的比对STAR;2、无参考基因组比对salmon;然后使用DESeq2和limma、edgeR包做差异分析source deactivate WES_analyzCNV conda deactivate WES_analyzC… 法医鉴定发表于Dr家硕的... 一个RNA-seq数据分析的Snakemake流程 RNA-seq数据分析我们分享了很多,有RNA-seq数据分析经验的小...
承接上节:RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查,以及RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较 本节概览:1.获取DEG结果的上下调差异基因2.bitr()函数转化基因名为entrez ID3.利用clusterProfiler进行KEGG与GO富集4.用enrichplot进行富集结果可视化:pathview goplot barplot do...
什么是单细胞 RNA 测序(scRNA-Seq)数据? 单细胞 RNA 测序(single-cell RNA seq,scRNA-Seq)是一种用于分析单个细胞中基因表达水平的技术。即可以在单个细胞的水平上检测 RNA 表达。传统的 RNA 测序( Bulk RNA-Seq)方法只能测量样本整体的表达水平,而不能反映细胞间的异质性。
在RNA-Seq下游的可视化分析过程中,除了火山图,通过热图展示整体的结果内容同样是一个十分常见的内容。在此,可以使用plot_heatmap.expr()函数来进行热图的绘制。而且,plot_heatmap.expr()函数主要基于ComplexHeatmap包的内容来进行构建,得到的图形还是比较美观的。
差异基因表达分析是一种常见的生信分析方法,是每个生信人都必须掌握的技术,本文将使用R语言演示如何利用limma包分析TCGA的RNA基因表达矩阵。 首先,准备好所需的数据,如下图所示,基因表达数据为一个包含样品与基因的矩阵。 首先,打开R之后先加载所需的R包。其中,limma是差异基因表达分析的一个常用R包,ggplot2和ggrep...
本文旨在为初学者详细讲解植物RNA-seq数据分析的基本步骤。一、数据获取与初步处理数据来源主要有自测和SRA数据库下载。这里主要介绍SRA数据库的下载方法:首先，通过命令行获取SRR序列号：`for i in `seq 2085 2181`;do nohup prefetch SRR650${i} &;done`安装SRA Toolkit，使用`conda install sra-...
RNA-seq数据分析入门流程指南 这个教程旨在帮助初学者理解并掌握植物RNA-seq的完整分析流程。一、数据获取与转换首先，可以从SRA数据库获取测序数据。具体步骤如下：利用SRA Toolkit获取数据，通过命令行执行：`conda install sra-tools`批量下载数据，例如`for i in `seq 2085 2181`;do nohup prefetch ...
专栏/生信入门第二课:RNA-seq生信分析环境搭建-conda及常用软件安装 生信入门第二课:RNA-seq生信分析环境搭建-conda及常用软件安装 2024年10月21日 12:030浏览· 0点赞· 0评论 微生信课堂 粉丝:8234文章:72 关注微生信助力高分文章,用户220000+,谷歌学术4200+...
入门生信之RNA-seq转录组流程之差异表达分析 上文已详细介绍有参RNASeq上游分析，接下来着重介绍差异表达分析及其常用可视化方法，推荐使用R进行操作。通过载入表达矩阵并设置分组信息，使用DEseq2或edgeR进行差异分析。基本目标是识别显著差异的基因。一、差异表达分析详解 差异表达分析旨在评估两组数据间的差异...