A可以利用差异对比组的FPKM进行计算,以R和G来表示差异对比组的话,可以取R组基因的平均FPKM和G组基因的平均FPKM进行计算。 二、MA图绘制 1. 数据准备(IL-1B_1_IL-1B_2_vs_Cu5_1_Cu5_2.all.xls): 第一列为基因ID,*_FPKM为样品FPKM值(列名必须包含"FPKM"),倒数第二列列为FDR,最后一列列为log2FC...
本系列开启 R 中scRNA-seq数据分析教程[1],持续更新,欢迎关注,转发!想要获取更多教程内容或者生信分析服务可以添加文末的学习交流群或客服QQ:941844452。 高级分析选择 前面提到的分析大多是关于 scRNA-seq 数据的预处理,比如 normalization(标准化)、dimension reduction(降维)和 data integration(数据整合),以及最基...
接下来,我们将下载annotation file用于将转录本标识符转换为基因名称(如下图)。此文件是从R包AnnotationHub得到的(后续将介绍如何获取过程)。 annotation file 然后用 RStudio 打开之前的DEanalysis目录,创建一个de_script.R文件,写入下面的注释,并保存。 代码语言:text AI代码解释 ## Gene-level differential expressi...
2、用R语言中的TCGA biolinks包下载：首推这个方法，尤其是在在官网用gdc-client下载卡顿下载不成功的时...
R语言中利用biomaRt包将RNA-seq原始数据"ENSG"开头的Ensemble ID批量转换为基因名称 介绍 RNAseq原始数据中基因名称是"ENSG"开头的Ensemble ID,而实际分析时需要将ENSG转换为对应的基因名称。下面以GEO数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE213001)...
RNA-seq是用于分析不同细胞类型和状态的差异基因表达的重要工具,基因表达受到多种机制的调控,包括表观遗传学上的翻译后的组蛋白修饰,这可以通过ChIP-Seq获得。单独分析RNA-Seq或ChIP-Seq不能完全解释复杂的潜在的基因表达调控机制。定量整合RNA-Seq和不同条件下的组蛋白修饰的ChIP-Seq数据能够提升对基因调控中表观...
一般我们都是在Linux系统中进行NGS数据分析,但是大部分小伙伴现阶段还没有Linux操作基础,可又很想尝试处理RNAseq Rawdata。那么R在一定程度上,可以满足你这种需求。对于常规的RNAseq Rawdata,可以尝试使用Rsubread包(反正我个人电脑是带不动😖)。 01 安装Rsubread包 ...
geo读取表达矩阵 RNA-seq R语言方法一:1.从geo页面直接下载表达矩阵,然后通过r读取表达矩阵 2.利用getgeo函数读取表达矩阵 3.利用geo自带的geo2r,调整p值为1,获取探针和基因名的对应关系 1 AI检测代码解析 #http://zouyawen.top/2020/10/09/%E8%BD%AC%E5%BD%95%E7%BB%844/ ...
首先，ARTR-seq能够在极少量细胞中 (20细胞) 捕捉RBP靶点。该方法采用了原位逆转录的原理，规避了低效率的免疫沉淀过程，使其在极少量细胞中依然适用。以剪接因子PTBP1蛋白为例，ARTR-seq不仅捕捉到了PTBP1蛋白经典的CU富集的结合基序，而且检测信号与 CLIP方法的结果高度重合。当起始细胞数从40,000梯度减少至20时...
学徒作业,以仅提供bam文件的RNA-seq项目重新分析教程提到的数据集为例子,比较3大R包(limma,edgeR,DEseq2)差异分析的结果,绘制一个韦恩图或者其它可视化的展现形式!因为这个RNA-seq项目的数据库链接在:https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB36947,仅仅是提供bam文件,如果你搞不定表达矩阵,可以发邮件找...