MA plot即M-versus-A plot,在芯片数据处理出现之前也称为Bland-Altman plot,是由发明者名字命名的,而MA plot是对M与A作图而得名,M是minus的缩写,代表两个值之差,A是add的缩写,代表两个值之和。有研究者也把MA plot称为Ratio-Intensity (RI) plots,同时MA也正好是micro-array的简写。 一、MA图简介 MA图...
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...
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...
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plotMA(res_tableOE_unshrunken,ylim=c(-...
|| 3分鐘速解RNAseq分析,本周介紹 MA plot、volcano plot互動圖 || 上篇,我們初步了解進行基因差異表現量分析時,需要注意的重點,並利用DESeq2/DEGseq得到兩兩比較的差異基因列表,但若得到的差異表現基因數量不如預期,少到無法進行更多觀察,或是有爆炸多的差異基因,根本不知道從哪裡看起,能不能調整篩選條件?
MA plot: AI检测代码解析 # get testing results de_res <- lfcShrink(dds, coef = "mutation_WT_vs_D538G", lfcThreshold = log2(1.5), type = "normal", parallel = TRUE) # MA plot plot_ma(de_res, dds, annotate_top_n = 5)
图表2MA-plot 可以从图中看出来,黑色部分大致形成一个三角形,而红色部分(差异表达基因)包裹在黑色三角形外围。这说明用DESeq2的负二项分布模型找出来的差异表达基因,大部分都是reads数目多(测序深度高),且表达量差异很大的基因。 接下来绘制某一基因在不同组织的表达量。选取p值最小的那个基因 图表3某一基因的...
MA plot visualizes the differences between measurements taken in wild and mutant zebrafish DEGs, by transforming the data into M (log ratio) and A (mean average) scales logCPM (counts per million) and logFC, then plotting these values. The orange color indicates the significant genes, and ...
RNA-Seq 测序数据分析服务流程 (试运行)北京大学生科院/CLS生物信息平台 RNA-Seq测序数据分析服务流程 （试运行）2015.3 平台联系人：李程（lch3000@gmail.com）文档撰写：张超
o.prior <- scde.expression.prior(models = o.ifm, counts =cd, length.out = 400, show.plot = FALSE) 二、差异表达测试 为了测试差异表达,首先定义一个因子,指定要比较两组细胞。因子元素对应于模型矩阵(o.ifm)的行,并且可以包含NA值。 # define two groups of cells ...