count值本质是reads的数目,是一个非零整数,而且是离散的,其分布肯定也是离散型分布。对于转录组数据,学术界常用的分布包括**泊松分布 (poisson)**和**负二项分布 (negative binomial)**两种。 2.2.1. 为什么泊松分布不行? [目录](#content) 首先有必要简单地介绍一下泊松分布 > 泊松分布适合于描述单位时间(或...
count值本质是reads的数目,是一个非零整数,而且是离散的,其分布肯定也是离散型分布。对于转录组数据,学术界常用的分布包括泊松分布 (poisson)和负二项分布 (negative binomial)两种。 2.1. 为什么泊松分布不行? 首先有必要简单地介绍一下泊松分布 泊松分布适合于描述单位时间(或空间)内随机事件发生的次数(事件发生的...
对于我们的数据集,我们只有一列感兴趣,即 ~sampletype。此列具有三个因子水平,它告诉DESeq2对于每个基因,我们要评估相对于这些不同水平的基因表达变化。 我们的计数矩阵输入存储在txi列表对象中。所以我们需要指定使用DESeqDataSetFromTximport()函数,这将提取计数组件并将值四舍五入到最接近的整数。 # 对象创建dds<...
这步也是计算过程中出现负值的原因,因为count都是整数,原本取对数后不会出现有负数的情况。而对数后相减后就有可能出现负数,比如0.5-1.5=-1。这步可以理解为是考虑文库补偿的问题,是FPKM做不到的。 y=ln(x)对数函数 e. 计算每个样本对数的中位数,不用平均数是为了排除一些极端表达基因的影响。 f. 将中位数...
(能用标准的normalized count尽量使用,TPM, FPKM都不适用于组间比较) 列出数据文件,解析样本名: ##Listalldirectoriescontainingdata samples<-list.files(path="./data",full.names=T,pattern="salmon$") ##Obtainavectorofallfilenamesincludingthepath files<-file.path(samples,"quant.sf") ##Sinceallquantfi...
过滤标准不唯一。nrow(dat)#过滤之前基因数量:exp=dat[apply(dat,1,function(x)sum(x>0)>0.5*ncol(exp)),]#仅保留在一半以上样本里表达的基因nrow(exp) 最后你需要将数据处理为这个样子 图片.png 我们可以看到列名为sample名,行名为gene symbol,再仔细观察一下,会发现count数有的很大有几千,而且都是整数,...
下面的数据框就是样本*基因的count矩阵(列为样本名,行为基因名,中间的数字为count[可以简单理解为某基因在测序时被测到的次数]),这个矩阵可以展示每个基因在每个样本中的count,但是不能直接体现每个基因在组间的差异(包括fold change,p value, adjusted p value等),而差异分析就是实现上述转化的过程。
在处理RNA-Seq数据时,raw read count先被转成log2-counts-per-million (logCPM),然后对mean-variance关系建模。limma使用线性模型来分析microarray和RNA-seq数据。通过经验Bayes方法来调整基因表达值,以提高差异基因的检测能力,并使用FDR控制方法进行多重检验校正。
plotCountDepth函数用于可视化计数-测序深度关系。它包含一个内部函数的包装器,用于估计count-depth关系,然后输出一个图。在规范化过程中,如果说把PrintProgressPlots设置为TRUE,将多次调用plotCountDepth函数,否则可能单独使用该函数。所需的参数是要有矩...
> raw_count_filt <- raw_count[-1:-5,] # 因为在EBI数据库中没办法找带小数点的基因,所以要替换成整数形式 # 第一步将匹配到的以及后面的数字连续匹配并替换为空,并赋值给ENSEMBL > ENSEMBL <- gsub("\\.\\d*", "", raw_count_filt$gene_id) ...