在 RNA-seq 中，RNA 也从样品中提取并转化为 cDNA，以备用于测序（A）。 接下来对 cDNA 文库进行测序（B），将所得读数与基因组对应，定量分析基因表达（C）。自二十世纪九十年代中期以来，芯片就一直是基因组表达分析的中坚力量。在这一技术最辉煌的时期，准备研究基因表达模式的人都会想到使用芯片。不过随着测...
那么可以通过 DESeqDataSetFromHTSeqCount 函数来处理数据。首先，您需要设置一个变量，指向存放 htseq-c...
对于差异表达分析而言,首先,我们可以先将 gene_id 改为 gene_name。其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化,并使用 wilcoxon 的 t 检验来计算基因的 p 值。在这里,我们用一个从RNA-seq上游的定量包FeatureCounts生成的表达矩阵来演示差异表达分析的流程。我们的流程适...
AveExpr是基因在所有样本中的平均表达量,t是用于t-test的,可以衡量组间差异显著性,P.value就是P值,adj.P.Val是校正过的P值,这里我用的是“BH”方法进行的校正。B是表示基因表达差异的贝叶斯统计量。这里我们基本上只用到logFC、P.value和adj.P.Val,其它可以不用管。通常我们认为|logFC|>=1,P值<0.05就算...
本文收集了关于体重变化、体成分、代谢变量、血糖控制、胰岛素敏感性和分泌、肌肉和脂肪组织生物学的数据，分析数据确定ILT对心脏代谢功能的影响，并与SC组进行比较，利用RNA测序技术分析肌肉和脂肪组织样本，以评估基因表达的变化，最终得出结论并讨论ILT在肥胖和T2D患者治疗中的潜在应用和重要性。研究结果 1、身体组成和...
最终获得的Rnaseq.diff.csv包含了每个差异基因在各个样品中的表达量以及差异倍数
默认值是gene_id,适合使用ensemble GTF文件进行RNA-Seq分析。-m:模式处理重叠多个特性的读取。模式是联合、相交-严格和相交-非空(默认为union联合)。--nonunique:模式来处理与重叠模式中的多个特性对齐或分配给该特性的读取。nonunique是none和all(默认值:none)。--secondary-alignments:处理辅助对齐的模式(SAM标志...
承接上节:RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查,以及RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较 我们《生信技能树》这些年有很多关于WGCNA的实战细节建议分享,见: 一文学会WGCNA分析 一文看懂WGCNA 分析(2019更新版)(点击阅读原文即可拿到测序数据) ...
我们开发了CORNAS(依赖于平衡的RNA-Seq),贝叶斯方法来推断真实基因计数的后验分布。这种方法的新颖之处在于它结合了由RNA样品浓度确定的覆盖参数。随后,真实基因计数后验分布的比较为调用差异表达基因(DEG)提供了基础。我们报告了CORNAS在未复制的RNA-Seq实验中的应用,并讨论了其用于克服这些实验的分析局限性的可能性。
【1】Bulk RNA-seq和scRNA-seq数据收集与预处理 文献解读 TCGA、GEO公共数据下载 差异表达基因分析 富集分析 【翰佰尔生物】, 视频播放量 2544、弹幕量 0、点赞数 99、投硬币枚数 53、收藏人数 370、转发人数 31, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |