如前所述,尽管单细胞数据包含技术噪声伪影,例如丢失、零膨胀和高细胞间变异性, 与专门为scRNA-seq数据设计的方法相比,为批量RNA-seq数据设计的方法表现良好。发现单细胞特异性方法特别容易将高表达基因错误地标记为差异表达。 在本篇中,我们演示如何使用两种工具进行差异表达分析:具有拟似然检验的edgeR和具有随机效应的...
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...
差异表达分析可以使用Linux上的R,也可以使用RStudio来进行分析。RStudio有Windows版本,绘图可以实时显示,方便调整参数。所以,本文基于Linux上的R来做差异表达分析: 1、安装DESeq2 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("DESeq2") 2、载入文...
RNA-seq技术 最常用的用途就是寻找特定条 件下的差异表达基因,其工作流程首先将样本 RNA 片段化并且反转录成cDNA 进行测序,将测序获得 的短序列比对到参 考基因组上,通过比对到基因组的reads数目来 估算基因的相对表达水平,之后通 过统计学方 法检验组间基因差异表达 .[6] 目前,针 对此流程已有许多 工具被...
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...
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)]#test,co...