质量控制：首先需要检查RNA-seq数据的质量，可以使用FastQC等工具对原始数据进行质量评估，这一步也可以使...
图3 利用tSNE(a)以及PCA(b)的方法对单细胞群体数据降维度并绘图,然后对不同细胞亚群的点涂上不同的颜色(c,d) 那么针对转录组数据,tSNE和PCA有什么区别呢?转录组数据是一种非常复杂的数据集,其检测基因数大。而且,随着检测样本数的增加(例如,10XScRNA-seq一次检测成千上万个细胞),数据复杂程度会大大提高。
首先,让我们从数据框中创建一个元数据tibble(不要丢失行名!) 代码语言:text 复制 mov10_meta <- meta %>% rownames_to_column(var="samplename") %>% as_tibble() 接下来,让我们将带有gene symbols的列引入normalized_counts对象,以便我们可以使用它们来标记我们的图。Ensembl ID对很多事情都很有用,但作为...
### 载入数据 设置目录setwd("C:/Users/Lenovo/Desktop/test")load(file= '1.counts.Rdata')dir.create("2.check")setwd("2.check") ### 数据预处理 # (任选以下一种作为dat即可,主要是进行样本间归一化,使得样本具有可比性)#dat <- as.data.frame(log2(edgeR::cpm(counts)+1)) #简单归一化 CPM...
RNA-seq 流程图,图源网络,侵删 mRNA-seq 测序的最原始结果是核苷酸序列,文件大小在4-10GB之间,分析起来相当的繁琐,分析也不是一般的小本本能跑起来的,好在一般来说,我们从测序公司拿到的数据,已经是经过比对和Mapping之后的结果,公司给这个样子的表格: ...
今天我们来学习Bulk RNA-seq数据常用的一种数据可视化形式:热图Heatmap!主要分享以下3个方面: 一、热图的常见呈现形式? 二、使用热图的常见目的? 三、如何基于R生成热图? 一、热图的常见呈现形式? 虽然“热图”只有两个字,但是基于Bulk RNA-seq的热图的具体呈现形式是五花八门的,具体由哪些形式呢?为了回答这个问题...
(图1) 进行pseudo-bulk后,可以使用主成分分析(PCA)的方式对样本的分组进行差异考察,如图1,将心衰患者(包括DCM [扩张性心肌病],HCMrEF [射血分数降低的肥厚性心肌病],HCMpEF [射血分数保留的肥厚性心肌病])与非心衰患者(NF)心肌组织scRNA-seq数据转化为样本bulk数据后进行PCA,发现性别和是否心衰是样本间的主要...
看初学者如何理解RNA-seq的count矩阵 我布置了一个作业,让大家可以尝试把cox可以火山图为什么gsea结果不行这个里面的数据集 GSE101668 ,里面的表达矩阵,进行热图可视化,很多同学完成了作业,我随机挑选其中一个学徒的优秀笔记跟大家分享! 学徒笔记分享 接到曾老师作业后,我兴高采烈的打开GEO网站搜索GSE代号,粗略看一...
虽然手动对对象进行取子集有时很有用,但更多时候我们希望根据TRUE/FALSE逻辑语句进行条件取子集。这对于过滤我们的数据非常有用。让我们看一些实际的例子。 假设我们想要保留平均计数大于0.01的基因。要计算每个基因的平均计数(SCE对象中的行),可以使用rowMeans()函数: ...
左图为在不同软阈值(x轴)情况下的无标度拟合指数(scale-free fit index,y轴)。本示例中阈值选择的0.9,也可以根据数据的真实情况进行微调。可见当阈值选择0.9时 最小软阈值(sft$powerEstimate)为3,因此选择3作为最优软阈值用于后续分析。 2.2 构建共表达矩阵 ...