在RNA-seq项目中,每个椭圆表示一个比较组合(处理组 vs对照组)中的差异基因,椭圆重叠区域的数字表示对应的多个比较组合之间的共有差异基因个数,未重叠区域表示各比较组合特有的差异基因。可以通过与韦恩图对应的表格,可以看到比较组合共有和特有的基因信息。 聚类热图 ...
RNA-seq中,对差异表达基因进行GO富集分析,采用topGO软件包实现有向无环图,展示差异基因富集的GO term及其层级关系,从上至下所定义的功能范围越来越具体。 对BP、CC、MF三大类各取富集程度最高的前10位作为DAG图主节点(方框表示),通过包含关系(is_a和part_of)将相...
RNA-seq中,对差异表达基因进行GO富集分析,采用topGO软件包实现有向无环图,展示差异基因富集的GO term及其层级关系,从上至下所定义的功能范围越来越具体。 对BP、CC、MF三大类各取富集程度最高的前10位作为DAG图主节点(方框表示),通过包含关系(is_a和part_of)将相关联的GO term一起展示,颜色越深代表富集程度...
此处是一个转录组数据hisat2比对结果,bowtie结果也是这个格式。 17968900 reads; of these: #reads数目 17968900 (100.00%) were paired; of these: #能配对的reads,由于用的是trimmomatic后的paired clean data,故100% 4434269 (24.68%) aligned concordantly 0 times #不能比对到基因组上 ...
对于RNA-Seq数据,我们通常希望有足够的reads数量覆盖到基因的多个外显子或转录本区域,以确保对基因表达的准确度和可靠性。如果Total Records数量较低,可能会导致数据分析结果不准确或不具有统计显著性。 第三步:解读Insert Size Metrics Insert Size Metrics提供了有关插入片段大小的度量信息,对于RNA-Seq数据分析非常...
生物信息学入门 使用 RNAseq counts数据进行差异表达分析(DEG)——edgeR 算法 数据 代码 结果解读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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在RNA-seq项目中,常见的结果图片包括:火山图、韦恩图、聚类热图、log2(ratios)折线图、有向无环图、散点图、代谢通路图、蛋白互作网络图等等。 本期,我们先来看看火山图、韦恩图、聚类热图和折线图。 火山图 RNA-seq中,火山图(Volcano Plot)显示了两个重要的指标:fold change和校正后的p value,利用T检验分析...
RNA-seq中,对差异表达基因进行GO富集分析,采用topGO软件包实现有向无环图,展示差异基因富集的GO term及其层级关系,从上至下所定义的功能范围越来越具体。 对BP、CC、MF三大类各取富集程度最高的前10位作为DAG图主节点(方框表示),通过包含关系(is_a和part_of)将相关联的GO term一起展示,颜色越深代表富集程度...
上一期的RNA-seq结果解读,我们和生信小白们谈了一下差异基因分析中的火山图、韦恩图、聚类图(点这里查看这一期微信)。 本期咱们看看RNA-seq如何利用GO和KEGG数据库! GO(gene ontology)数据库,收集的是对各种物种基因功能进行限定和描述的标准词汇(term),是国际标准化的基因功能描述分类系统。根据基因产物的相关生物...