1. 计数矩阵 当开始差异表达基因分析时,先从一个矩阵开始,该矩阵总结了数据集每个样本中的基因水平表达。矩阵中的行对应基因,列对应样本。在矩阵的每个位置,有一个整数值,表示源自样本中特定基因的序列读取总数(如下图)。 count 计数越高表明与该基因相关的读数越多,表明该基因的表达水平越高。然而,这不一定是真...
所以,从上图中我们可以看出,如果我们拿总的RNA去测序,我们测到的数据大部分是rRNA。然而,我们知道的是,rRNA在我们人体中是高度保守的,也就是无论你是否患有某种疾病,rRNA的测序结果都是一样的,这样就对我们科研人员来说测序结果将毫无意义!而mRNA是所有RNA中信心含量最丰富的那一部分。因此,我们在测序之前首先要...
ggtitle("stat::prcomp") + mytheme 比较两张PCA图就可以发现他们是镜像对称的。 主成分分析(PCA)是一种数据降维技术,通过将数据映射到新的维度(主成分)上,最大程度地保留数据的变异性。每个维度的解释能力可以理解为样本映射在该方向上的相对位置之间的距离。此时即使你反转一个维度(例如,将PC1正负方向对调),它...
data数据是以SummarizedExperiment class格式组织的,此类数据对象的详细介绍请参阅https://bioconductor.org/help/course-materials/2019/BSS2019/04_Practical_CoreApproachesInBioconductor.html。 SummarizedExperiment数据的组织形式示意图如下: 该data数据中同时包含了多种不同格式的RNA-seq数据,可以使用assayNames函数查看包含...
二. 介绍完两种基本数据类型后,我们以我们用TCGA上下载的肝癌和胆管癌RNA-seq数据来举例说明一下分析过程。 我们在得到数据后,对样本的整体情况要有一个大致的判断,这样才能保证数据分析前没有问题。 1各样本表达的情况。 用箱线图看一下,不同样品之间的表达量的均值要相对一致。若不一致,后序要用经过标准化至...
1.TCGA RNA-seq数据更新情况 2022年3月29日,GDC官网(https://portal.gdc.cancer.gov/)发布了新的更新版本(Data Release 32.0)数据。此次数据更新范围广、变化大,导致许多网上的教程一夜之间不再直接可用。 具体的更新情况,在官网页面(https://docs.gdc.cancer.go...
一、kibana面板介绍 Discover:查询数据 Visualize:统计图表 Dashboard:显示面板,添加相应的图表在面板中 Settings:创建索引 二、图表创建 1、饼图创建 以创建一个状态码统计为例,进入Visualize页面,选择Pie chart控件 选择“From a new search”,进入可视化配置界面 选择Split Slices 定义图... ...
一个有用的方法就是火山图,对于火山图而言,最为重要的两个参数就是log2 (fold change)和-log10 (adjusted P value),它们分别是火山图的横纵坐标(详细的说明,大家可以去B站“开心doctor”在2022年03月11日发布的一个视频“组学数据处理之火山图”。
上图为:人和小鼠大脑scRNA-seq数据基于GRN活性的联合聚类,彩色标注的TF为人和小鼠中共同鉴定到的regulons 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...