3、使用DESeq2识别差异基因 Count_condition <- factor(c(rep("LS", 3), rep("LCK", 3), rep("RS", 3), rep("RCK", 3))) coldata <- data.frame(row.names=colnames(Count), Count_condition) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=Count, colData=coldata, design=~Count_condition) dds <...
一说到RNAseq,那肯定是转录组基因表达啊,差异分析啦,通过得到的基因来富集通路啦之类的所以我们的目光应该是聚焦到基因上,我们需要去找一些关键的基因,来对前面找到的基因表达矩阵来进行组别的划分,比如我们想要分析一组队列中TP53的生存情况,那我们可以将样本中TP53高的和低的划分成一组,两个组别分别做生存分析,...
9. 进行分析,提取结果的功能意义:GO或KEGG富集,GSEA等。
当有多组RNA-seq数据时,有时需要对多个组合进行差异表达分析,例如当我有CIM0/CIM7/CIM14/CIM28四组时,我需要得到每个组合间的差异表达情况,CIM7:CIM0; CIM14:CIM0; CIM14:CIM7等。使用ANOVA的方式也可以进行多组间比较,但由于ANOVA是指定同一个CK,并且不能得到具体是哪组相对于CK有差异表达,不能精准的解...
以前写过不少零散的 RNA-Seq 分析文章,现在整理为流程,同时修改一些错误。 流程包含质控、比对、定量、差异分析。 流程概况 前处理 拿到原始 fastq 数据先进行前处理。前处理包含质控、比对和定量。质控采用 fastqc/fastp; 比对用 hisat2 或者不比对,用 salmon 直接定量;比对后用 featureCounts 进行 reads 定量,用...
入门生信之RNA-seq转录组流程之差异表达分析 上文已详细介绍有参RNASeq上游分析，接下来着重介绍差异表达分析及其常用可视化方法，推荐使用R进行操作。通过载入表达矩阵并设置分组信息，使用DEseq2或edgeR进行差异分析。基本目标是识别显著差异的基因。一、差异表达分析详解 差异表达分析旨在评估两组数据间的差异...
差异基因表达测试通常会返回每个比较条件下每个比较基因的log2倍数变化和调整后的p值。然后可以按p值对该列表进行排序并进行更详细的研究。 流行的学生t检验是进行此类检验的一种方法。然而,它没有考虑到一些单细胞RNA-seq的特殊性,例如来自dropout的过多零或需要复杂的实验设计。更具体地说,在不汇集跨基因信息的情...
由于太久没有分析过bulk数据了,前几天突然被要求分析一个文章的数据时有点乱了手脚,所以在这里想总结一下关于芯片数据与seq数据的差异分析流程。 假如你是小白,也刚刚了解NGS的冰山一角(我指的是转录组),就不要随随便便拿到数据去跑你那所谓的流程代码,因为很有可能是错的,还得意洋洋(我会鄙视你的) ...
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 ...
linux分析部分详见RNA-seq分析流程(一)https://www.jianshu.com/p/e8a0be4121b1 rm(list=ls()) if(!require(DESeq2))BiocManager::install("DESeq2") library(rio) library(dplyr) Gene=import("seed_gene_list.csv",header = T) #构造数据库,前面是处理,后面是对照 database=Gene[,c(21:23,13:15...