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...
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: plotMA(res_tableOE_unshrunken,ylim=c(-2,2)) 收缩的结果 plotMA(res_tableOE,ylim=c...
}) 这个图有点丑,我们需要收缩一下 res.shrink <- lfcShrink(dds, coef="condition_treat_vs_control", type="apeglm") plotMA(res.shrink, ylim = c(-5,5)) topGene <- rownames(res)[which.min(res$padj)] with(res[topGene, ], { points(baseMean, log2FoldChange, col="dodgerblue", cex=2...
4、可视化 MA-plot library(BiocGenerics)plotMA(res,ylim=c(-5,5)) input ;差异基因,标记为蓝色 Image.png 5、热图(差异基因表达量热图) na.fail(DEG) DEG <- na.omit(DEG) #去除NA值 library(pheatmap) diff_gene <-subset(DEG, padj < 0.05 & abs(log2FoldChange) > 1) #挑选出p < 0.05并且...
plotMA(res_tableOE,ylim=c(-2,2)) 在左侧,您绘制了未收缩的倍数变化值,您可以看到低表达基因的大量分散。也就是说,许多低表达者表现出非常高的倍数变化。收缩后,我们看到倍数变化估计要小得多。 MA 除了上述比较之外,该图还允许我们评估倍数变化的幅度以及它们相对于平均表达的分布方式。通常,我们希望在整个表...
MA这部分代码主要参考hoptop,并进行修改 In DESeq2, the function plotMA shows the log2 fold changes attributable to a given variable over the mean of normalized counts for all the samples in the DESeqDataSet. Points will be colored red if the adjusted p value is less than 0.1. Points which...
尽管在执行DESeq2分析前,预筛选低表达量的基因并非必须,但预筛选有两个优点:移除读数极少的基因可以减少dds数据对象占用的内存,并加快DESeq2中计数模型的构建速度。此外,预筛选还能提升图形的可读性,因为那些在差异表达分析中没有信息量的特征不会出现在离散度图或MA图中。
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 一个对探索我们的结果有用的图是MA图。MA图显示了所有基因测试的归一化计数的平均值与log2 fold change。显著DE的基因被着色以便于识别。这也是一个很好的方式来说明LFC收缩的影响。DESeq2包提供了一个生成MA图的简单函数。 让我们先绘制没有收缩的结果: ...