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...
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...
导入到 DESeq2 并过滤低表达基因。过滤没有统一标准,我习惯要求至少在 n 样本 counts 不小于 x. 如果数据有不同批次,一般在design公式将批次列(因子)放前面,注意 DESeq2 不会进行批次效应移除,但分析时会区分哪些差异由批次效应引起,哪些由实验条件引起。 dds1<-DESeqDataSetFromTximport(txi,colData=sampleGroup...
使用R中的DESeq2包进行分析，输入文件为上文生成的表达矩阵（gene_count.csv）。分析步骤包括安装DESeq2、载入文件并矩阵化、识别差异基因。1. 安装DESeq2 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager")BiocManager::install("DESeq2")2. 载入文件并矩阵化...
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...
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...
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...