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...
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...
RNA-seq可以应用于各种比较条件下基因表达情况的差异检测,如正常组织和肿瘤组织之间的差异、药物治疗前后的差异以及不同发育阶段或组织之间的差异。它还可以检测RNA结构上的差异,如mRNA的剪接方式和融合基因等。三、RNA-seq分析步骤 📋 准备工作:构建序列文库,将RNA转换成cDNA,并进行质量检查。 测序:使用高通量测序技...
生信与基因组学:单细胞RNA测序(scRNA-seq)cellranger count的细胞定量和aggr整合 Seurat分析流程入门 1. 数据与R包准备 以下代码在RStudio中实现, Seurat 4.0。 1.1 PMBC数据下载 下载2700个10X单细胞-外周血单核细胞(PBMC)数据集。 # Seurat_1.R ### 1. 数据获取及读取 ### # 切换至工作目录 setwd("F...
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。
RNA-seq 测序深度与数据量 一、数据量计算分子生物学中基本概念与单位nt=nucleotide, 即核苷酸数,通常用于描述单链,如RNA, primer等bp=base pair, 即碱基对,用于描述双链的,如DNA, 双链RNA等人类基因组有3000Mnt… zi纵笑y...发表于生物信息学... 如何入门生信之RNA-seq转录组流程之差异表达分析 南方 RNA...
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...
生信入门第八课:RNA-seq比对、定量和差异分析 微生信助力高分文章,用户220000+,谷歌学术4500+
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 ...