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...
如果一个表达量矩阵, 里面的样品是两个分组,比如正常和对照,那么简单的差异分析就可以拿到上下调基因,各自可以去富集生物学通路,就是基因分组了,并没有太多的进行WGCNA分析的必要性,而且绝大部分的两个分组的表达量矩阵里面的样品数量通常是小于15个的,官方也并不推荐WGCNA分析。 如果一个表达量矩阵,里面的样品是时...
基因富集分析(Gene Enrichment Analysis)是一种常用的生物信息学方法,用于解释在基因组或基因集合中出现的显著富集的功能或特定特征。这种分析用于高通量基因表达数据的解释,比如基因芯片数据或RNA测序数据。 基本原理是将感兴趣的基因集与参考基因组或已知的基因功能注释进行比较。这个过程涉及到统计分析,用于确定是否某个...
定义基因集变异分析gsva是一种特殊类型的基因集富集方法通过对分析的功能单元进行概念上简单但功能强大的改变从基因到基因集从而实现对分子数据的路径中心分析 RNA-seq入门实战(八):GSVA——基因集变异分析 连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识...
RNA-Seq 分析流程:多时间点样本分析实战(一) 小鱼爸 2023-07-12 简介 了解基因表达的时序动态变化是生物学的一个基本问题。此教程提供了多时间点数据的分步实战流程:(1)数据集的质量控制和标准化;(2)进行差异表达分析;(3)时序数据的聚类;(4)用GO term和KEGG通路富集分析解释聚类簇。作为实战流程,我们应用的数...
RNA-seq分析:从软件安装到富集分析详细过程 RNA-seq实战 第二次RNA-seq实战总结(2)-数据下载并进行数据处理 感谢各位大佬! 一、软件安装准备 1.原始数据下载软件Aspera 2.解压文件SRA-toolkit 3.比对软件hisat2 4.基因表达量软件htseq-count (这是一个Python包,需要在Python2的环境下下载) ...
DESeq2是一个用于分析基因表达差异的R包,具体操作姚在R语言中运行 1.R语言安装DESeq2 代码语言:javascript 复制 >source("https://bioconductor.org/biocLite.R") >biocLite("DESeq2") 2.载入基因表达量文件,添加列名 代码语言:javascript 复制 > setwd("C:\\Users\\18019\\Desktop\\counts") > options(...
RNA-Seq中的质量问题既可能来自于文库准备阶段,也可能来自于测序仪测序的过程。问题包括『低质量碱基』、『序列特异性偏差』、『3'/5'位置偏差』、『PCR反应artifical』、『未被去除的adapter』、『测序污染』。大部分错误能够通过过滤、切除、误差校正、偏差校正来修正,但还有些问题不能被校正。
以及将基因导出至VisANT或cytoscape进行进一步的网络构建和分析。这一系列操作形成了bulkRNA-seq实战系列的完整流程,涵盖了从数据准备到模块分析的各个环节。通过这一系列的实践,我们可以全面理解WGCNA在基因模块分析中的应用,以及如何利用WGCNA关联基因模块与生物表型,进而深入探究基因功能和生物过程。
核糖核酸(RNA)生物信息学Linux基因组学分子生物学转录组 写下你的评论... 暂无评论相关推荐 9:07 生物历史年表,从月球诞生到人类文明 无名氏 · 6887 次播放 6:01 巨型食人蜂一族的蜂后竟是一个人类少女! #遗失的世界 #美剧 兜兜的影视 · 5295 次播放 7:41 灯塔水母的永生与进化论是否冲突?人类能从中找...