首先,我们像在“计数归一化”课程中所做的那样创建一个DESeqDataSet,并指定包含我们的原始计数的txi对象、元数据变量,并提供我们的设计公式: 代码语言:text 复制 # 创建 DESeq2Dataset 对象 dds <- DESeqDataSetFromTximport(txi, colData = meta, design = ~ sampletype) 然后,为了运行差异表达分析,我们使用DE...
为了最好地组织并提高分析的可重复性,最好使用简单的文件结构。直观的结构允许其他研究人员和合作者按照步骤进行操作。本教程中的结构只是组织数据的一种方式,您可以选择您最习惯的方式。 clone 代码语言:javascript 复制 # Clone git clone https://github.com/twbattaglia/RNAseq-workflow new_workflow # 进入目录 ...
开始导入文件夹中的featureCounts表。本教程将使用DESeq2对样本组之间进行归一化和执行统计分析。 # 导入基因计数表# 使行名成为基因标识符countdata<-read.table("example/final_counts.txt",header=TRUE,skip=1,row.names=1)# 从列标识符中删除 .bam 和 '..'colnames(countdata)<-gsub(".bam","",colnames...
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...
Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用omicverse包 来完成这个任务。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...
Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用 omicverse包 来完成这个任务。在omicverse中,除了最简单的ttest外,在这里,我们介绍一种类似R语言中的Deseq2等包的模型来计算差异表达基因。 原教程地址:https://omicverse.readt
conda create -n RNAseq#新建一个名为RNAseq的conda环境 conda activate RNAseq#激活进入新建的RNAseq环境 conda install fastqc multiqc trimmomatic STAR subread#在该环境下安装fastqc等软件 示例运行结果如下: 然后在R程序中安装DESeq2,参考代码如下: install.packages('BiocManager')#安装包管理软件 BiocManager::...
开始导入文件夹中的featureCounts表。本教程将使用DESeq2对样本组之间进行归一化和执行统计分析。 # 导入基因计数表# 使行名成为基因标识符countdata<-read.table("example/final_counts.txt",header=TRUE,skip=1,row.names=1)# 从列标识符中删除 .bam 和 '..'colnames(countdata)<-gsub(".bam","",colnames...
跟着存档教程动手学RNAseq分析(四):使用DESeq2进行DE分析的QC方法 DESeq2差异表达分析 差异表达分析工作流的最后一步是将原始计数拟合到NB模型中,并对差异表达基因进行统计检验。在这一步中,我们主要想确定不同样本组的平均表达水平是否存在显著差异。
跟着存档教程动手学RNAseq分析(五):DESeq2基因水平差异表达分析 我们详细介绍了差异表达分析工作流程中的各个步骤,并提供了理论和示例代码。为了给运行DGE分析所需的代码提供更简洁的参考,我们总结了如下分析中的步骤: 使用tximport导入Salmon的基因水平计数数据 ...