下图绿色折线图即为根据GO:0007610基因集对基因列表打分过程。纵轴0.0水平刻度即为对应二者交集基因,红色虚线即指明ES,而红线往后的7个基因就是Leading Edge Subset。总体来看就是差异基因在这个go term基因集中是低表达的。 上图中表示对应交集基因的log2FoldChange值。 GO:0007610 2.2 KEGG 基因集 kegg <- gseKEGG...
构建基因调控网络并鉴定关键基因，发现关键基因ETV6在所有亚型中均上调表达。总的来说，基于scRNA-seq构建的基因调控网络可以帮助研究人员解析瘤內异质性并鉴定关键基因。流程图 1. 数据的获取和整理 本文从GEO数据集下载包含6个TNBC患者的scRNAseq数据（GSE118390），并下载了240例乳腺癌表达谱数据。2. TNBC患者的分...
将上述得到的DEGs或者hub genes ,首先进行批量单因素生存分析 ,然后自定义阈值(一般p < 0.05)进行筛选,得到预后显著的基因集。RNAseq|批量单因素生存分析 + 绘制森林图 2,基因筛选获取最终的模型基因 输入上述单因素预后显著的基因进行Lasso分析,筛选出 重点基因,构建预后模型并可视化RNAseq|Lasso构建预后模型,绘制风...
1.用GENIE3(随机森林) 或GRNBoost (Gradient Boosting) 推断转录因子与候选靶基因之间的共表达模块。每个模块包含一个转录因子及其靶基因,纯粹基于共表达。 2.使用RcisTarget分析每个共表达模块中的基因,以鉴定enriched motifs;仅保留TF motif富集的模块和targets,每个TF及其潜在的直接targets gene被称作一个调节子(regu...
④ 亚型1具有较低的干性基因评分而亚型 0、2 和 3 具有较高的干性基因评分(图3I)。 ⑤ 在肿瘤进化过程中,转录异质性的优先方向发生在不同的肿瘤亚克隆中(图3J)。 亚型2和亚型3的肿瘤细胞的分化状态明显低于亚型1,这与腔A分化的上皮细胞有很高的相似性。基因集变异分析(GSVA)的通路分析一致地显示,EMT、转化...
当数据集完成整合后,就可以进一步开展多种分析了,这些分析内容包括但不限于第 1 部分提及的细胞聚类、标记识别、细胞聚类重新注释、伪时间分析、分支点分析以及 RNA 速度分析等。此外,还能对同一聚类中不同样本或条件下细胞的差异表达情况进行分析。 不过,在深入研究前,需要确定采用哪种数据整合方法。你可能已经发现,...
鉴定肿瘤scRNA-seq数据集中的复杂细胞状态 由于肿瘤特异性突变和复杂的基因组畸变,癌细胞状态的鉴定比正常细胞状态更具挑战性。一般的标准聚类会通过表达矩阵将细胞按其肿瘤起源分组(各个样品聚成一类),但SCENIC的结果揭示了不同的图景。 scenic_11.png 以下是作者将SCENIC用在少突胶质细胞瘤(来自6个肿瘤的4,043个细...
3.分析：先比对/拼装测序片段到转录本，通过计数、定量，样本间过滤和标准化，以进行样本组间基因/转录本统计差异分析。大致了解这个过程之后，我们就先从建库开始了解 建库的难点在于提纯出mRNA, 一般在我们抽离出的RNA中rRNA占比很大，其他还会有tRNA、microRNA等。我们需要从抽离出的RNA中提取出mRNA，并建立cDNA...
同样,当比较预测良好的基因比例时,HE2RNA预测在36%(血管生成)、29%(缺氧)、25%(DNA修复)、39%(细胞周期)、36%(B细胞介导的免疫)和50%(T细胞介导的免疫)癌症类型中明显优于随机基因集(图3b)。 图3 03 用于虚拟空间化的工具 HE2RNA给所有有助于基因预测的超tile打分,为模型选择的超tile越多,空间化的...
对茶树相关功能基因预测的结果进行重新打分排序.通过选定数据的应用比较,发现该方法在预测结果的准确性有较大的提高.(4)茶树基因共表达网络数据库平台的搭建.利用得到的基因共表达网络数据,整合茶树基因组相关注释信息,搭建了一个茶树基因共表达网络数据库平台Tea Co N(a platform of gene co-expression network for ...