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:javascript 代码运...
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 本节概览:1.获取DEG结果的上下调差异基因2.bitr()函数转化基因名为entrez ID3.利用clusterProfiler进行KEGG与GO富集4.用enrichplot进行富集结果可视化:pathview goplot barplot do...
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。
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) ...
RNA-seq数据分析 数据分析的主要步骤:指控,比对(有参考基因组及无参考基因组),获得基因及转录本表达矩阵,基因差异分析。也讨论可变剪接,转录本融合,小RNA表达,可视化工具。 1. 质控检测 1.1 原始序列 包括:序列质量,GC含量,接头,过高k-mers,重复reads。同一研究中重复度,k-mer或是GC含量应该已知,不一致性大于30...
RNA-Seq(RNA sequencing),又称全转录组鸟枪法测序(Whole transcriptome shotgun sequencing, WTSS)。它利用新发展起来的高通量测序技术来测定一个样本组织中的全部RNA的组成(mRNA,micro RNA,circo RNA,lnc RNA等),研究不同类型的RNA采用不同的策略。该技术应用于分析不断变化的细胞转录组,能够研究可变剪切的转录本...
ChIP-seq 分析流程 (1) 质控。与RNA-seq数据分析流程类似,ChIP-seq获得的原始数据首先需要使用fastQC进行质量检测,并对不合格的数据进行进一步处理 (2) Mapping reads。Bowtie将测序获得的reads序列比对到参考基因组上,获得sam或者bam格式的比对文件,获得reads的位置信息。使用samtools软件对比对结果进行排序,以及去除PCR...