RNA-Seq数据差异分析介绍 RNA-Seq数据,在这里指的是基于NGS测序技术,在转录组水平对样本中基因表达进行定量,得到的counts数据,比如HTseq,hisat2,RSEM等上游定量分析软件得到的counts矩阵。 得到样本基因表达数据后,我们通常会对不同样本分组,然后进行差异表达分析,将基因表达变化与...
RNA-seq目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。请注意,它并不适用于所有类型的分析,比对工具也不适用于所有分析。此外,本教程的重点...
简单来说:差异分析是其他多种分析的基础。比如:做富集分析的时候(比如GO或KEGG),我们是想看所有差异基因富集的通路,所以前提是得到组间差异基因的list;再比如做火山图的时候,需要知道每个基因在两组间的fold change和adjusted p value。 既然差异分析如此重要,那有哪些方法可以实现差异分析呢? 三、差异分析的三巨头...
和前面一样,使用的数据依然来自GSE145894,使用STAR进行比对,然后使用StringTie获取其Count值和FPKM以及TPM值。对于Count值,使用DESeq2,而对于FPKM值,在log2之后使用limma进行差异分析。为避免固定阈值导致的误差,我使用mean(logFC)+2*sd(logFC)作为差异阈值,以P<0.05作为显著性阈值。 下面,进入我们的正题部分。 1、...
差异基因表达分析是一种常见的生信分析方法,是每个生信人都必须掌握的技术,本文将使用R语言演示如何利用limma包分析TCGA的RNA基因表达矩阵。 首先,准备好所需的数据,如下图所示,基因表达数据为一个包含样品与基因的矩阵。 首先,打开R之后先加载所需的R包。其中,limma是差异基因表达分析的一个常用R包,ggplot2和ggrep...
RNA-seq目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。由于完整版过长,因此分为两部分,需要获取完整版的,请跳转文末。
1.RNA-seq数据分析指标 Counts:这是最基本的数据形式,指的是对特定基因或转录本的读数(reads)数量。它是原始测序数据的直接结果。 CPM (Counts Per Million):即每百万计数。这是一种标准化方法,通过将读数计数除以测序总读数再乘以一百万来校正不同样品之间的测序深度差异。
RNA-seq目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。由于完整版过长,因此分为两部分,需要获取完整版的,请跳转文末。
CPM:Counts per million (CPM) mapped reads,只对测序文库(每个样本总reads数)标准化,而不对长度标准化。这是因为,差异分析往往是同一基因在两组或多组样本量的差异,因此不必在计算单位长度基因的表达量。 RNA表达量差异分析(火山图、聚类分析图、GO分析、KEGG分析) ...
承接上节RNA-seq入门实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵 在进行差异分析前需要进行数据检查,保证我们的下游分析是有意义的。 以下展示了样本hclust 图、距离热图、PCA图、前500差异性大的基因热图、相关性热图(选取了500高表达基因,防止低表达基因造成的干扰),确定我们不同样本间确实是有差异的。