在分析结果中,一共可以得到由5个内容所组成的列表。 其中,列表的第一个和第二个元素是通路分析的表格结果,分别为具有方向性的分析结果表(分别测试上调的基因组和下调的基因组)和包含所有差异表达基因的无方向性fisher精确计算的与方向无关的富集分析结果。
分析展示你的RNA-seq数据,从这里开始(文末附代码) 我是五百君,今天给大家分享一些入门RNA-seq的心得。 公司用illumina测序对建好库的RNA样品进行测序后,会得到一堆后缀为fastq.gz的Rawdata。然后在经过公司或者实验室人员将Rawdata进行比对后,得到了表达矩阵的数据。那么怎么对这几万个基因进行分析呢?有什么策略可以...
接下来我们继续多时间点样本实战分析流程的第二部分:聚类和富集分析。第一部分的完整流程请参照:RNA-Seq 分析流程:多时间点样本分析实战(一) 多时间点数据的聚类 前面我们发现70% 的基因是差异表达的,几乎所有通路都受到处理的影响。因此,分析流程的下一步是根据基因表达对处理的动态反应进行聚类。 过滤 在对基因进...
在TPM结果中:在每个样本的reads总数相同的情况下(总体相同),更能清楚的知道,rep1中匹配到基因A的reads数比例(3.33)多于rep3中匹配到基因A的reads数比例(3.326)。 在RPKM结果中:在每个样本的reads总数不相同的情况下(总体不相同),不能直接比较不同样本间每个基...
做过scRNA-seq的都知道,Seurat包中有一个PercentageFeatureSet函数可以计算每个细胞中比对到线粒体的UMI/read Count比率。如果把组织当作一个细胞来看待,能不能计算线粒体的read Count在整个测序样本中的比率呢? 1. 导入Count基因表达矩阵 matrix <-read.csv(myfiles[1],sep =",",header=T,row.names=1,check...
在RNA-seq项目中,常见的结果图片包括:火山图、韦恩图、聚类热图、log2(ratios)折线图、有向无环图、散点图、代谢通路图、蛋白互作网络图等等。 本期,我们先来看看火山图、韦恩图、聚类热图和折线图。 火山图 RNA-seq中,火山图(Volcano Plot)显示了两个重要的指...
融合基因是指原来在基因组上分开的2个基因,因为某种原因,染色体发生了重排。重排的结果是让A基因的头,接到了B基因的身体上,这样就产生了融合基因。 上图为一个癌细胞中的融合基因的示意图。 上图是高通量测序测到融合基因的图。可以看到这10几个Reads都横跨在这个融合基因的交接点的两侧,由此证明了这个癌细胞当...
无意中看到NC上一篇文章的富集结果图，觉得挺不错的，也有值得学习的地方，就借鉴一下，复现它。要...
在RNA-seq项目中,常见的结果图片包括:火山图、韦恩图、聚类热图、log2(ratios)折线图、有向无环图、散点图、代谢通路图、蛋白互作网络图等等。 本期,我们先来看看火山图、韦恩图、聚类热图和折线图。 火山图 RNA-seq中,火山图(Volcano Plot)显示了两个重要的指标:fold change和校正后的p value,利用T检验分析...
我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点代表一个基因在两个样品中FPKM的对数值(FPKM是RNAseq中衡量基因表达高低的常用数值)。从这张图可以观察,偏离对角线的点越多,说明样品表达量的相关性越低,重复性越差;偏离对角线的点越少,则说明样品间表达量的相关性...