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...
我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点代表一个基因在两个样品中 FPKM 的对数值(FPKM是RNAseq中衡量基因表达高低的常用数值)。从这张图可以观察,偏离对角线的点越多,说明样品表达量的相关性越低,重复性越差;偏离对角线的点越少,则说明样品间表达量的相...
RNA-Seq分析中(一)——用R画带基因名标签的火山图 生信狗的修炼秘籍 华中农业大学 生物信息学硕士 13 人赞同了该文章火山图(volcano plot)常用于显著差异基因表达的展示,包含显著和差异两个重要信息。显著性指P值小于0.05,差异性常用FoldChange值>=2作为筛选标准。 一、火山图简介 那么如何看懂一张火山图所...
RNA-seq中,对差异表达基因进行GO富集分析,采用topGO软件包实现有向无环图,展示差异基因富集的GO term及其层级关系,从上至下所定义的功能范围越来越具体。 对BP、CC、MF三大类各取富集程度最高的前10位作为DAG图主节点(方框表示),通过包含关系(is_a和part_of)将相...
本文将分别使用循环方式 和ezcox进行批量单基因生存分析,以及使用ggplot2 和forestplot绘制单因素生存分析森林图。 一 载入R包,数据 仍然使用之前处理过的TCGA的SKCM数据,此外需要读入生存数据和临床数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
,如果你认可了学习Bulk RNA-seq分析的必要性,那我们就一起来开始零基础学习之旅。今天的任务是主成分分析(PCA)图,如果时间紧,可以简单看看整体的分析流程;如果有时间,可以跟着我们的代码和数据,一起练习。话不多说,开始绘图~ 1.安装并加载R包 library(tidyverse)library(factoextra)library(ggplot2)library(...
首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各自的差异都有自己的流程和阈值,两个联合起来就是散点图...
KEGG, GO,基因表达量及预后分析 I_am_Becky 4.1万 22 11:14 9.1 GO,KEGG富集分析(David数据库操作) 药学生阿程 10.2万 100 1:13:15 GEO数据库RNA-Seq分析的完整流程【DESeq2包】 一苇亦舟 1.2万 11 10:49 9.2 GO,KEGG富集分析数据可视化气泡图(微生信) 药学生阿程 17.0万 129 ...
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