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...
MA图主要应用在基因组数据可视化方面,实现数据分布情况的展示。早期主要应用于DNA芯片数据,现在常用于高通量测序数据中基因差异表达分析结果的展示。 其计算公式如下: M一般做Y轴,A一般做X轴。 M常对应差异表达分析获得的差异对比组之间基因表达变化log2FC。 A可以利用差异对比组的FPKM进行计算,以R和G来表示差异对比...
RNA-seq中,对差异表达基因进行GO富集分析,采用topGO软件包实现有向无环图,展示差异基因富集的GO term及其层级关系,从上至下所定义的功能范围越来越具体。 对BP、CC、MF三大类各取富集程度最高的前10位作为DAG图主节点(方框表示),通过包含关系(is_a和part_of)将相...
真实项目中,data.mat部分可以是某些通路,功能的基因(免疫,铜死亡,铁死亡,细胞凋亡等),差异分析的基因,WGCNA找到的hub基因,总之可以是各种方法找到的候选基因。 二 批量单因素分生存分析 1,使用循环的方式进行分析首先处理表达数据,注意基因名字的处理,tidyverse包非常值的狠狠学 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运...
首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各自的差异都有自己的流程和阈值,两个联合起来就是散点图...
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。
结合RNA-seq数据,总共有1062个临近的DEG同高开放性区域相关,785个同低开放性区域相关(图3E)。结果表明,大多数与高开放性区域相关的DEG显著上调,而与低开放性区域相关的DEG在所有生物学重复中显示出RNA表达水平显著下调(图3F),开放染色质区域内的基因往往具有更高的表达水平。经过进一步分析,基因表达的变化与位于TSS...
富集分析是什么?GO vs KEGG:初中生都能看懂! 医学白祁 7.5万 23 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 3815 0 11:14 9.1 GO,KEGG富集分析(David数据库操作) 药学生阿程 10.9万 102 02:31 从零开始的RNASeq教程(一)RNASeq的流程 阿清今天也在打工 1.2万 4 ...
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