MA图主要应用在基因组数据可视化方面,实现数据分布情况的展示。早期主要应用于DNA芯片数据,现在常用于高通量测序数据中基因差异表达分析结果的展示。 其计算公式如下: M一般做Y轴,A一般做X轴。 M常对应差异表达分析获得的差异对比组之间基因表达变化log2FC。 A可以利用差异对比组的FPKM进行计算,以R和G来表示差异对比...
MA-plot,即M-versus-A plot,也称为 Bland-Altman plot,主要应用在基因组数据or转录组的数据展示,主要是对于数据分布情况的可视化。该图将数据转换为M(对数比)和A(平均值),然后绘制这些值来可视化两个样本中测量值之间的差异。 原理 早期MA图主要应用于DNA芯片数据,现在常用于高通量测序数据中基因差异表达分析结果...
在RNA-Seq数据分析中，估算λg和Φg的过程被称为estimate dispersion。这一步骤在统计检验中扮演着至关重要的角色，因为它直接影响到差异基因分析的准确性。值得注意的是，不同的软件在处理estimate dispersion时的策略和过程可能存在差异。DESeq2 Estimate dispersion的策略 首先，通过极大似然估计方法，对各基因的...
已经表明,在大多数情况下,存在比“正常”方法偏差更小的替代方法,因此我们选择使用apeglm。 MA plot 可用于探索我们的结果的图是 MA 图。 MA 图显示了归一化计数的平均值与所有测试基因的 log2 倍数变化的关系。显著 DE 的基因被着色以便于识别。这也是说明 LFC 收缩效果的好方法。DESeq2包提供了一个简单的函...
plotMA(res_tableOE,ylim=c(-2,2)) img 除了上面描述的比较之外,这个图让我们可以评估fold change的幅度,以及它们相对于平均值的分布情况。一般来说,我们希望在整个表达水平范围内看到重要的基因(而不是偏向表达量高或低的基因)。 MOV10差异表达分析:Control vs Knockdown ...
MA plot 可用于探索我们的结果的图是 MA 图。 MA 图显示了归一化计数的平均值与所有测试基因的 log2 倍数变化的关系。显著 DE 的基因被着色以便于识别。这也是说明 LFC 收缩效果的好方法。DESeq2包提供了一个简单的函数来生成 MA 图。 让我们从未收缩的结果开始: ...
MA图 在DESeq2 中,plotMA 函数用于展示在 DESeqDataSet 中所有样本的标准化计数均值基础上,由特定变量引起的 log2 倍数变化。如果调整后的 p 值小于 0.1,相应的点将以蓝色标出。超出视窗范围的点将以空心的向上或向下的三角形表示。 plotMA(res,ylim=c(-2,2)) ...
通过Glimma，MDS或PCA方法用于展示样本间的组间和组内差异，有助于评估实验设计的有效性。当同一分组内的多个样本在二维空间中紧密聚集，而不同分组样本间呈现出明显距离时，可视化结果通常符合预期。下面的示例图展示了一个理想的MDS散点图布局。在研究差异基因时，火山图和MA图作为有效工具。它们都基于...
AI检测代码解析 plot_ma(de_res, dds, highlight_genes = c("CLEC2B", "PAGE5", "GAPDH")) 1. 参考文档: https://cran.r-project.org/web/packages/RNAseqQC/vignettes/introduction.html 作者:生物信息与育种,请关注同名微信公众号:生物信息与育种。
MA 图 library(geneplotter) plotMA(res, main="DESeq2", ylim=c(-2,2))Heatmap 图 sum(res$padj < , =TRUE) library("pheatmap") select <- order(rowMeans(counts(dds,normalized=TRUE)),decreasing=TRUE)[1:1000] nt <- normTransform(dds) # defaults to log2(x+1)...