基因集富集分析 (Gene Set Enrichment Analysis, GSEA) 的基本思想是使用预定义的基因集(通常来自功能注释或先前实验的结果),将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序,然后检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集。基因集合富集分析检测基因集合而不是单个基因的表达变化,因此可以包含这些细微的表达...
另外,以前曾经处理过不计其数的芯片,挑选差异表达基因,筛选关键基因,功能富集,还有基于全部数据的WGCNA(当然你也可以用差异基因来做,虽然不推荐,看不少文章也这么发),GSEA,PPI等等,这些后续我会慢慢发出来。 但是,因为以前处理的芯片表达谱数据是符合正态分布,所以可以用t检验来筛选差异表达基因,但RNA-seq的read c...
第一部分:将RNA-seq数据映射到参考基因组上 第二部分:将RNA-seq数据映射到参考转录组上,并且生成基因表达矩阵,用于第三部分分析 第三部分:使用DESeq包鉴定差异表达基因(成对), 第四部分:对差异基因进行后续的GO和KEGG注释 1 目标 RNA-Seq 模块的目标是说明如何处理和分析 RNA-Seq 数据以识别差异表达基因 (DGE...
采用RNA测序技术以及GO和pathway方法对所获序列进行显著性富集分析。 结果 ◆差异基因筛选 以淮猪为对照,大约克猪与之相比,差异表达基因中有67个上调基因,54个下调基因(图1)。 图1 不同品种间的差异表达基因数 ◆差异表达基因的GO功能...
另外,以前曾经处理过不计其数的芯片,挑选差异表达基因,筛选关键基因,功能富集,还有基于全部数据的WGCNA(当然你也可以用差异基因来做,虽然不推荐,看不少文章也这么发),GSEA,PPI等等,这些后续我会慢慢发出来。 但是,因为以前处理的芯片表达谱数据是符合正态分布,所以可以用t检验来筛选差异表达基因,但RNA-seq的read ...
DESeq2能够自动识别这些低表达量的基因的,所以使用DESeq2时无需手动过滤。 edgeR推荐根据CPM(count-per-million)值进行过滤,即原始reads count除以总reads数乘以1,000,000,使用此类计算方式时,如果不同样品之间存在某些基因的表达值极高或者极低,由于它们对细胞中分子总数的影响较大(也就是公式中的分母较大), 有...
5用bioMart对差异表达基因进行注释 和RNA-seq(6): reads计数,合并矩阵并进行注释代码一样 library('biomaRt')library("curl")mart<-useDataset("mmusculus_gene_ensembl",useMart("ensembl"))my_ensembl_gene_id<-row.names(diff_gene_deseq2)#listAttributes(mart)mms_symbols<-getBM(attributes=c('ensembl_ge...