2.相关性分析 相关性热图(correlation heatmap)通过计算每对样本间基因表达量的相关性,展示不同样本在基因表达上的相似性或差异性。可用于: 样本质量控制:相似的样本应具有较高的相关性,异常的样本可能会表现出较低的相关性。 群体结构分析:同一实验组的样本应表现出较高的相关性,而不同实验组的样本则可能表现...
CUT&Tag是研究蛋白和DNA互作的新兴实验方法,该方法是通过蛋白特异性抗体引导Protein A-Tn5酶在目标蛋白结合的DNA位置进行切割并且在序列两端加上测序接头,经过PCR扩增后形成可以用于高通量测序的文库,随后对文库进行测序分析从而解析与目标蛋白结合的DNA片段。利用CUT&Tag,我们可以得到目标转录因子/辅因子/组蛋白结合位点...
但一般来说,基于GWAS的结果,仅能给出候选的染色体区域,无法确切定位与表型直接相关的候选基因。 全转录组关联分析(TWAS)作为一种可以直接检测基因-性状的关联性,从而更快发掘与性状关联的关键基因的方法,已经被广泛应用在动植物研究中。 TWAS分析流程(https://doi.org/10.1038/s41588-019-0385-z) 这篇于2024年5...
scRNA-seq和BulkRNA-seq是转录组学的两个重要分支，所以它们的联合分析是以验证性为主。将二者联合分析作为验证，基于表达模式相关性，利用 Bulk RNA-Seq 数据进行评估，明确单细胞测序分析结果的准确性，或者两种测序结果也可以相互印证。接下来一起看看Bulk RNA-seq& scRNA-seq有哪些？在文章中是如何应用的？No.1...
构建一个函数来实现展示基因表达量相关性的功能,它主要完成3件事情,根据输入参数提取出进行分析的数据集,将这个数据集作为参数传入corrgram函数,然后将生成的图形输出。corrgram()函数自动会对传入的数据集变量进行相关分析,然后生成图形,所以我们没必要在此之前用cor函数处理。
样本相关性 相关性分析correlation R语言的cor函数,可以计算变量之间的相关系数 #计算距离 sample_cor <- cor(gene_exp) sample_cor1 <- round(sample_cor, digits = 2) #画图 library(pheatmap) pheatmap(sample_cor1, display_numbers = T,fontsize = 10, angle_col = 45) ...
2.三类差异分析软件的结果比较——相关性、韦恩图 3.选取差异基因绘制火山图和热图 一、DESeq2、edgeR、limma的使用 强烈建议查看官方说明书进行这三种差异分析的学习,链接在文章末尾给出。 注意,这三个包都需要输入counts进行分析,不能用tpm、fpkm等归一化后的数据。
Small RNA-seq数据量那么少,又不需要重新比对定量,简简单单的做个差异分析、画个图(火山图、heatmap)、PCA、相关性计算、筛选下差异基因、预测下miRNA的靶基因,靶基因GO&KEGG注释,使用SBC ToolBox三下五除二,只要你手速快,结果就立马展现你的面前。
2)转录和翻译相关性分析。转录和翻译水平相关性在寒冷条件下从0.54增加到0.68,反应了转录和翻译在应激条件下的协同效应。中等相关性表明茶树在寒冷应激下也许有独立的翻译调控。 图3 基因在低温胁迫下转录和翻译表达的相关性 3)差异基因筛选。FDR<0.05,|FC|≥2筛选转录和翻译组差异基因(DEGs),转录组水平上2942 DEG...