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...
对于RNAseq来说,至少有三个组别的样本才能绘制韦恩图。比如对于下图来说,A与B对比,差异表达基因有353+492个,B与C对比,差异表达基因有353+51个,那么同时在这2种比较里面都是差异表达的基因数目即为353个。 6 时间/浓度序列基因表达变化趋势图—按趋势聚类 对于探究不同时间点,或者不同浓度处理下的样本的表达量...
绿色表示下调表达的基因,蓝色表示没表达或几乎不表达的基因,红色表示上调表达的基因 3、韦恩图 library(VennDiagram) listLS <- read.table("gene_list_groupLS.txt", header = FALSE) listLCK <- read.table("gene_list_groupLCK.txt", header = FALSE) LS <- listA$V1 LCK <- listB$V1 length(LS)...
如下图横轴顶部的线图,展示了样本的聚类;而下图左侧线图,可以将不同样本中表达模式相同或相似的基因聚为一类,这样的聚类有助于推测未知基因功能或已知基因是否具有新功能。 5 差异基因韦恩图---用于寻找“交集” 韦恩图也叫文氏图,用于显示元素集合重叠区域的图示。对于RNAseq来说,至少有三个组别的样本才能绘制韦...
韦恩图是一张生信分析常用的图形，通过下面的在线工具，无需自己动手写代码，可以快速创建韦恩图。在线...
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 承接前期文章:RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查 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...
韦恩图 https://www.omicshare.com/tools/home/report/reportvenn.html 使用韦恩图,可展示共有或特有基因集情况。在OmicShare动态韦恩图中,存在2-5个差异比较组时,交集为共同调控的基因集,差集则为特定调控的基因集,可结合个人背景挖掘所需。此外,当组别数超过6组时,默认绘制花瓣韦恩图,即只展示各组中的特有元素...
图2 (a)RNA-seq鉴定的所有unigenes的主成分分析,(b)DEGs差异表达基因的韦恩图,(c)基于DEGs的KEGG通路的韦恩图 三组试验F-NA vs. F-CA(I)、A-NA vs. A-CA(II)及A-NA vs. A-CA+UVB(III)分别注释了3023、1235和2620个差异表达基因,其中438个为共同差异表达基因,另有2229、122和1259个上调或下调基因...
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。
5、绘制韦恩图 这里绘制两个样本的韦恩图,需载入VennDiagram包,准备差异表达基因的ID列表,gene_list_groupA.txt以及gene_list_groupB.txt。如需绘制多个样本的韦恩图,则需准备多个样本的差异表达基因的ID列表。 library(VennDiagram) listA <- read.table("gene_list_groupA.txt", header = FALSE) ...