以及如何在R语言中实现。 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...
2.3. 使用 LIGER 进行数据整合 除了Harmony 和 Seurat,Evan Macosko 实验室开发的 LIGAR 也是被基准论文重点介绍的另一个数据整合工具。LIGAR 通过集成非负矩阵分解来识别共享和数据集特定的因素,以进行联合分析。该方法的详细数学原理可以在 论文 中找到。它作为 R 语言中的liger包实现,并提供了一个适用于 Seurat...
R语言实现时序RNA-seq分析 提到RNA-Seq差异表达分析,大家首先想到的癌症与癌旁组织的表达差异分析。然而如果想探究不同时间下对目标产生的影响,此方法便失去作用,那么便出现了时序RNA-seq。今天我们为大家介绍一个可以做时序RNA-seq分析的R包maSigPro。 首先我们看下其安装还是需要借助bioconductor库进行安装,具体步骤...
# 安装并加载所需的R包# if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))# install.packages("BiocManager")## BiocManager::install("GEOquery")library(GEOquery)# 用GEOquery包来下载 ExpressionSet 对象eSet_GSE13861<-getGEO("GSE13861",destdir='.')eSet_GSE26899<-getGEO("GSE26899",destdir='.')# ...
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...
LIGAR 通过集成非负矩阵分解来识别共享和数据集特定的因素,以进行联合分析。该方法的详细数学原理可以在 论文 中找到。它作为 R 语言中的liger包实现,并提供了一个适用于 Seurat 对象的包装器,这也依赖于 R 语言中的额外包SeuratWrappers。 代码语言:javascript...
R语言求GEO基因表达量 r语言rnaseq 数据gsea分析 文章目录 RNA-seq 数据分析流程 相关软件安装 下载数据 sra转fastq格式 数据质控 数据质控,过滤低质量reads,去接头 比对 首先下载参考基因组及注释文件,建立索引 比对 sam文件转bam 为bam文件建立索引 reads的比对情况统计...
我们可以使用R语言中的read.csv函数来读取这些数据。🔄 预处理 在进行分析之前,我们需要对数据进行一些预处理。这包括去除重复的行名、过滤掉表达量为0的基因以及低表达基因。我们可以通过dplyr包中的distinct函数来去除重复行名,然后使用rowSums函数来过滤掉表达量为0的基因。
安装了R语言(3.5.0以上)及R studio(可选) 需要的R包:limma,edgeR,gplots,org.Mm.eg.db,EDASeq,RColorBrewer,GO.db,BiasedUrn,DESeq2,Glimma,Rsubread. 这里我们推荐使用Bioconductor安装以上这些包,要注意的是Bioconductor更新后,将R包安装的功能转移到BiocManager::install,见下: ...
提到RNA-Seq差异表达分析,大家首先想到的癌症与癌旁组织的表达差异分析。然而如果想探究不同时间下对目标产生的影响,此方法便失去作用,那么便出现了时序RNA-seq。今天我们为大家介绍一个可以做时序RNA-seq分析的R包maSigPro。 首先我们看下其安装还是需要借助bioconductor库进行安装,具体步骤参见以前的教程,我们呢不在...