KEGG数据库涵盖了多个生物学领域,包括基因组学、代谢组学、药物发现等,为研究人员提供了丰富的生物信息资源,用于理解生物系统的结构、功能和动态变化。 GO(Gene Ontology)是一种用于描述基因功能和基因组学数据的标准化语言和分类体系。它是一个用于注释基因和蛋白质的功能、过程和细胞组件的分类系统。GO 分为三个主...
# 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='.')# ...
9.6. 单基因图 # 将所有样本转换为 rlog ddsMat_rlog <- rlog(ddsMat, blind = FALSE) # ...
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...
2. 我们使用R语言来绘制MA图,代码如下: # 安装ggpubr和ggthemes 包 #install.packages("ggpubr") #install.packages("ggthemes") # 加载ggpubr和ggthemes包 library(ggpubr) library(ggthemes) # 读取数据 #deg.data <- read.csv("IL-1B_1_IL-1B_2_vs_Cu5_1_Cu5_2.all.xls", header = T...
R语言测序数据分析sci r语言rnaseq 数据gsea分析 差异分析 前言 一.环境设置 二.加载R包 三、分析 1、DESeq2 2.edgeR 3.limma-voom 总结 参考 前言 对于二代测序的count值(也就是没有标准化后的数据)通常有三个包可以进行差异分析: DESeq2 edgeR...
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...
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...
可以使用FastQC等工具对原始数据进行质量评估，这一步也可以使用R语言中相关的R包来进行，以下是一个...
欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 留言讨论视频相关内容 公众号分享的内容包括1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关的转录组、基因组学文献阅读笔记;3、生物信息学入门相关知识,包括转录组学、群体基因组学等。4、目前也在学习宏基因组的相关知识,偶尔会推一些宏基因组的...