一、火山图简介 那么如何看懂一张火山图所包含的信息呢?首先需要知道,火山图的横坐标通常用log2(fold change)表示,差异越大的基因分布在两端,纵坐标用-log10(pvalue)表示,T检验显著性P值的负对数。由于P值越小表示越显著,所以我们进行-log10(P value)转化后,转化值越大表示差异越显著。通常差异倍数越大的基因...
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...
因此,10X ScRNA-seq通常关注亚群特异上调表达的基因。而10X ScRNA-seq一般存在几十组亚群,因此差异比较一般采用1对其他组(其他组细胞合并为一组)的策略。 当然,如果研究人员关注特定两组子亚群细胞的差异(例如,比较上皮细胞中分化出的两个子亚群的差异),那么分析策略则比较类似常规RNA-seq,将同时关注彼此上下调的基因。
在常规RNA-seq项目中,一般样本不多,实验处理效应组合数通常不会超过10种(例如,2类病人× 3个时间点取样 = 6种处理组合),因此每个实验处理效应在所有因素的总体效应中占比都比较大,属于效应比较大的因素。 另外,实验批次效应,离群样本等也属于比较大的效应。以上的效应都易于被PCA获取,因此 PCA的方法可以良好地...
第五堂课:差异分析+火山图 至-山水有相逢 7156 0 03:29 10. GO和KEGG富集分析 生信幻想家 3.6万 2 04:54 KEGG之代谢通路分析 博莱克代谢组学 2.4万 2 01:17 RNA-seq数据分析:从差异基因到关键基因的进一步筛选 贝纳基因 1680 0 48:06 KEGG通路分析 有编制的弼马温 6.3万 81 ...
上一期我们探讨了Bulk RNA-seq的价值和学习成本(第1期. 快2024年了,还有必要学习Bulk RNA-seq?),如果你认可了学习Bulk RNA-seq分析的必要性,那我们就一起来开始零基础学习之旅。今天的任务是主成分分析(PCA)图,如果时间紧,可以简单看看整体的分析流程;如果有时间,可以跟着我们的代码和数据,一起练习。
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...
首先是RNA-seq数据 链接是:ncbi.nlm.nih.gov/geo/qu GSM4514055 RNA-seq_Fli1KO_rep1 GSM4514056 RNA-seq_Fli1KO_rep2 GSM4514057 RNA-seq_Fli1KO_rep3 GSM4514058 RNA-seq_Fli1KO_rep4 GSM4514059 RNA-seq_Fli1KO_rep5 GSM4514060 RNA-seq_WT_rep1 GSM4514061 RNA-seq_WT_rep2 GSM4514062 RNA-...
cuffdiff_result = read.table(file = "../Desktop/test_data/rnaseq_test_date/diff_out1/gene_exp.diff",header = T) ctrl_fpkm = cuffdiff_result$value_1 treat_fpkm = cuffdiff_result$value_2 log2_foldchange = log2(treat_fpkm / ctrl_fpkm) ...
本文将分别使用循环方式 和ezcox进行批量单基因生存分析,以及使用ggplot2 和forestplot绘制单因素生存分析森林图。 一 载入R包,数据 仍然使用之前处理过的TCGA的SKCM数据,此外需要读入生存数据和临床数据 library(tidyverse)library(openxlsx)library("survival")library("survminer")load("RNAseq.SKCM.RData") ...