首先73个病人的RNA-seq测序,数据开放下载: 重点关注MDSC and cytotoxic lymphocyte基因集的表达量相关性图和表达量热图: 展示跟 IL18基因表达量相关性大于0.7的基因的表达量热图: 展示指定基因跟 IL18基因表达量相关性,以及相关性热图,基因集如下: 再关注 PMN-MDSC signature genes 扩大病人队列,收集完整的临床随访...
图1 RNA-Seq筛选到的乙烯生物合成和信号转导相关差异基因相对表达的热图(Li et al., 2022)。 1.2 ATAC-seq ATAC-Seq技术是一种研究表观遗传的创新型技术,它是一种在全基因组水平上通过高度活跃的Tn5转座酶切割DNA序列来检测染色质可及性的方法。通俗地讲,就是Tn5转座酶可以随机结合并切割染色质开放区的DNA,...
Step2、组间相关性热图 这个就简单多了,首先计算样本相关性矩阵,再绘制热图。因为行、列对称,所以画图时额外限定了长宽 首先使用全部基因绘图: exp_Cor <- psych::corr.test(x = log2(exp_TPM + 1),method = "spearman") #提取相关性系数矩阵; exp_Cor_Rvalue <- exp_Cor$r exp_Cor_Pvalue <- exp...
如果有表型信息,还可以计算基因模块与表型相关性,鉴定性状相关的模块,并根据基因集的内连性和基因集与表型之间的关联鉴定候补生物标记基因或治疗靶点。 WGCNA分析 Wan et al., Exp Eye Res. 2018 注:左图表示基因聚类和模块鉴定的对应关系,高度共表达的基因群在聚类中处于相似分枝中;右图表示模块和表型相关性热图...
展示指定基因跟 IL18基因表达量相关性,以及相关性热图,基因集如下: 再关注 PMN-MDSC signature genes 扩大病人队列,收集完整的临床随访信息,就可以做生存分析及其它。 数据分析复现 其实还是一堆热图,有点儿简单,就几十行代码,由资质平平(其实我觉得学徒做的更好!)的学徒写出。
查看不同分组的聚类情况:样本hclust 图、距离热图、PCA图、差异基因热图、相关性热图 承接上节RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵和RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon 在进行差异分析前需要进行数据检查,保证我们的下游分析是有意义的。
基因之间的相关性热图,其中颜色越深,说明基因之间的相互作用越强。 2.4 模块和性状的关系 本示例使用cibersort的结果,当然可以替换为任何你关注的,患者的临床信息(生存信息,分期信息,基线信息等),可以是重测序信息肿瘤(驱动基因的变异与否,signature ,CNV信息等),可以是转录组结果(免疫浸润,risk score ,GSVA ,分子分...
然后同样的有热图: (D) Heatmap shows differentially accessible peaks between sgCtrl group and 2 sgFli1 groups (adjusted p value <0.05, log10 fold change >0.6). Selected genes assigned to the peaks are indicated. 因为这个数据集提供了peaks的bed文件,所以直接读入R里面进行数据分析即可哈!
染色体之间的相互作用频率热图如图2C所示。通过热图颜色由对照组的蓝色变为NAFLD组的浅红色,可以发现染色体Chr2与Chr5之间相互作用频率的差异,提示NAFLD组两染色体之间距离较近,相互作用较强。相比之下,观察到的颜色从红色变为蓝色,表明NAFLD组染色体之间的空间距离更远,相互作用更弱,如Chr 7和Chr 11之间的相互作用...
DESeq2中没有内置函数来绘制热图来显示所有样本之间的成对相关性和层次聚类信息;我们将使用pheatmap包中的pheatmap()函数。此函数不能使用DESeqTransform对象作为输入,但需要矩阵或数据框。因此,要做的第一件事是使用名为assay()的函数,从rld对象检索该信息,该函数将DESeqTransform对象中的数据转换为简单的二维数据结...