数据矩阵应该是一个数据框架,以样本为行,以基因为列。 该数据集是从149名非洲儿童的血液样本中获得的大量RNAseq数据集,这些儿童被分为患有特应性皮炎(AD)和健康对照(HC)的儿童。此外,整个数据集包含儿童所在位置(城市和农村)的分层变量。此数据片段仅包含Urban示例。列代表基因,行代表样本。 load("./GeneSelectR...
使用TCGAbiolinks处理数据,常规需要3步走,分别是检索、下载和读取数据,依次对应以下3个函数 GDCquery()、GDCdownload() 和 GDCprepare() 。 检索需要下载的数据 GDCquery()可以通过多个参数检索限定需要下载的数据,各参数的详细说明可参阅帮助文档。此处,以样本量较少的ACC数据集为例。对于TCGA RNA-seq数据来说,一般...
比较count数据的不同数学模型 确定最适合RNA-seq count数据的模型 了解设置生物学重复对于鉴定样本间差异的好处 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...
数据集为GSE149638, 2x101 bp paired-end RNA-seq,Illumina HiSeq 2500 with poly-A selection。源于健康人的M0和M1 macrophages。原始数据M0和M1各有48个重复。全部使用还是需要耗费一定时间和计算资源的,这里就各挑选3个重复进行练习。 数据下载 我比较喜欢去ebi里下载数据,感觉ebi下载数据更人性化一点。去ebi ...
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。 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个细胞)和黑素瘤(...
了解RNA-seq count数据的特征 比较count数据的不同数学模型 确定最适合RNA-seq count数据的模型 了解设置生物学重复对于鉴定样本间差异的好处 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,...
1.2.1 R包TCGAbiolinks下载TCGA RNA-seq数据 使用TCGAbiolinks处理数据,常规需要3步走,分别是检索、下载和读取数据,依次对应以下3个函数 GDCquery、GDCdownload 和 GDCprepare 。 检索需要下载的数据 GDCquery可以通过多个参数检索限定需要下载的数据,各参数的详细说明可参阅帮助文档。此处,以样本量较少的ACC数据集为例。
我们将使用单细胞 RNA-seq 数据集,该数据集是Kang 等人于2017年进行的一项较大研究的一部分。在本文中,作者提出了一种计算算法,该算法利用遗传变异 (eQTL) 来确定每个包含单个细胞 (singlet) 的液滴的遗传身份,并识别包含来自不同个体的两个细胞 (doublet) 的液滴。
GDCquery()可以通过多个参数检索限定需要下载的数据,各参数的详细说明可参阅帮助文档。此处,以样本量较少的ACC数据集为例。对于TCGA RNA-seq数据来说,一般仅需更改project参数即可。 query <- GDCquery(project ="TCGA-ACC", data.category ="Transcriptome Profiling...
在继续之前,请确保你已经保存了过滤后的数据集,因为这将是你接下来进行差异表达分析或其他统计测试的基础。你可以使用write.csv或类似的函数将数据框保存为CSV文件,以便后续使用。 此外,如果后续步骤需要使用归一化后的数据(如CPM值),请确保也保存了经过过滤的CPM数据集。这将有助于你在分析过程中保持数据的一致性...