Python版RNA-seq分析教程:差异表达基因分析 Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用omicverse包 来完成这个任务。对于差异表达分析而言,首先,我们可以先将 gene_id 改为 gene_name。其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化,并使用 wilcoxon 的 ...
来完成这个任务。在omicverse中,除了最简单的ttest外,在这里,我们介绍一种类似R语言中的Deseq2等包的模型来计算差异表达基因。 环境的下载 在这里我们只需要安装omicverse环境即可,有两个方法: 一个是使用conda:conda install omicverse -c conda-forge 另一个是使用pip:pip install omicverse -i https://pypi...
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python2 getFPKM.py -i sample_list.txt -g gene_FPKM_matrix.csv -t transcript_FPKM_matrix.csv 将以上文件传到本地进行后续分析。首先查看TPM值,实验组与对照组的相关记忆是否为正确的表达趋势,排除实验过程中引入污染,再用R包进行后续可视化分析。
Miniconda是一个全面且易于使用的Python包管理器。Miniconda旨在将您当前的Python安装替换为具有更多功能且模块化的Python,因此您可以删除它而不会损坏您的系统。它不仅允许您安装Python包,还可以创建虚拟环境并访问大型生物信息学数据库。 代码语言:javascript
(这是一个Python包,需要在Python2的环境下下载) 5.数据质量评价软件fastqc 6.数据处理过滤软件trimmomatics 7.samtools 以上软件均可用conda进行下载,只不过所需要的Python环境不太一样 首先在conda搜索软件 $ conda install +软件名 ps.conda可以一次性指定两个软件进行下载 ...
我们还需要使用RSeQC程序包(基于python)全面地评估RNA-seq 结果质量,例如序列质量、GC 偏倚、PCR 偏倚、核苷酸组成偏倚、序列深度、链特异性、覆盖均一性,和基因组结构上的片段分布等,以确保后续分析的可靠性。 #安装RSeQcsudo apt-get install python-pip ...
sourceactivate python3.5### activate python3.5 environment #conda install -c bioconda multiqc multiqc ./*.zip 五、结果下载 fastQC和multiQC的结果大家可以通过下面的链接下载,看看这批数据的质量怎么样。链接: https://pan.baidu.com/s/1bpVvtNL密码: o98i 六...
ax.set_title("Vocalno")ax.set_xlabel("log2FoldChange")ax.set_ylabel("-log10(padj)")#移动图例位置 ax.legend(loc='center right',bbox_to_anchor=(0.95,0.76),ncol=1) 保存结果: 代码语言:javascript 复制 res_df.to_csv("python_deseq2.csv")...
使用python minidom模块解析所需的临床数据。 3 这些数据包括bcr_patient_barcode、gender、vital_status、days_to_deathdays_to_birth、neoplasm_histologic_grade、pathologic_stage、pathologic_T、pathologic_N、pathologic_M、person_neoplasm_cancer_status等指标。部分结果,如下表所示: ...