简单解释一下,gene.list是想要查看的基因集(最后只会找出RNAseq基因ID中能找到的);project_code是项目代码,比如TCGA-LUAD,这里也可以当job id设置,用以区分;project.clinical与project.exp就是临床信息数据集和RNA表达数据集(如果引用非TCGA数据集时变量名对不上,自己改下哈);outdir设置输出文件目录;ID_transform...
本期,小编继续“看图说话”,一起看看RNA-seq基础分析里的图示都反映了哪些内容吧。 1 主成分分析图(PCA图)---用RNA测序结果体现样本聚类 主成分分析图是生信分析中最朴实无华的,因为谁都能看的懂。我们不需要操心X,Y轴的主成分到底是什么,只要明白每个样本都被一个2维坐标(X,Y)定位到了这张图上。对于基...
在RNA-Seq中一般是2种操作办法,第1种是认为持家基因(Housekeeping gene)的表达量在样本中是基本不变的;第2种是需要在RNA-Seq建库的过程中就掺入一些预先知道浓度和具体分子量的spike-in作为内参,然后使用内参进行矫正。我们今天来为大家介绍第1种办法。 2. 什么是持家基因(Housekeeping gene)? 持家基因,也有人翻...
A:只有转换成TPM才勉强可以用limma做差异分析;而DESeq2和edgeR是对count数据进行差异分析 expMatrix <- a fpkmToTpm <-function(fpkm) { exp(log(fpkm) - log(sum(fpkm)) + log(1e6)) } tpms <- apply(expMatrix,2,fpkmToTpm) tpms[1:3,] colSums(tpms) #输出结果: > tpms[1:3,] N1 N2 N3...
首先是RNA-seq数据 链接是:ncbi.nlm.nih.gov/geo/qu GSM4514055 RNA-seq_Fli1KO_rep1 GSM4514056 RNA-seq_Fli1KO_rep2 GSM4514057 RNA-seq_Fli1KO_rep3 GSM4514058 RNA-seq_Fli1KO_rep4 GSM4514059 RNA-seq_Fli1KO_rep5 GSM4514060 RNA-seq_WT_rep1 GSM4514061 RNA-seq_WT_rep2 GSM4514062 RNA-...
分析单细胞,光靠RNA-Seq怎么够?[心得点评] 在本周召开的生物分子资源实验室协会(ABRF)年会上,多家机构的研究人员表示,将组学技术与其他实验方法相结合,能够从单细胞样品中挖掘出更多的数据。 在本周召开的生物分子资源实验室协会(ABRF)年会上,多家机构的研究人员表示,将组学技术与其他实验方法相结合,能够从单细胞...
我始终推荐使用基于count数据的差异表达分析流程(比如edgeR、limma、DESeq2之类的)。这些流程里会对测序...
所以总结下来,我们RNA关联生存分析就是需要两个东西: 基因表达矩阵(行名为gene symbol,有些直接下载下来的是芯片探针号,所以需要用GPL文件来转化一下) 上面整理好的clinic数据 我们可以直接用函数导出expression数据矩阵 exprSet<-exprs(gset[[1]]) #exp即为表达矩阵 ...
1、可以设置差异阈值大于1筛选差异基因;2、别人的结果只是用于讨论分析你的结果,可类似也可不同;3、...