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...
4.筛选高变基因(top1000) rv <- genefilter::rowVars(data)select <- order(rv, decreasing = TRUE)[seq_len(1000)]pca_data <- cbind(t(log10(data[select,]+1)),group) 5.进行主成分分析 expr_pca <- prcomp(pca_data[,1:1000],scale = T,center = T) 6.可视化——碎石图 fviz_screeplot(...
生信富集分析,GO(BP,MF,CC),KEGG,功能富集分析的基因功能数据库及软件,生物信息 9.5万播放 如何在Rna-Seq转录组数据Kegg通路中找到感兴趣的基因 5725播放 KEGG通路图:基因logFC通路图标记自定义颜色简单实现(R语言) 9414播放 保姆级教程《手把手教你KEGG富集分析实操教学,信号通路不再苦恼》 1.0万播放 通路调控网...
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啦...
1. P值分布图:观察原始p值的分布是重要的,期待去看到在较低的p值处有个峰且P值高于0.1时处于均匀分布 library(ggplot2)ggplot(res,aes(x=pvalue))+geom_histogram(bins=100) 注意这个时候的res要转为dataframe状态 p值分布图 2. RLE plot library(EDASeq)par(mfrow=c(1,2))plotRLE(counts(dds),outline...
cuffdiff_result = read.table(file = "../Desktop/test_data/rnaseq_test_date/diff_out1/gene_exp.diff",header = T) ctrl_fpkm = cuffdiff_result$value_1 treat_fpkm = cuffdiff_result$value_2 log2_foldchange = log2(treat_fpkm / ctrl_fpkm) ...
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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 复制 Cloud Studio代码运行 ...