《在分析人类群体样本时,热门的差异表达方法夸大了假阳性》 作者在使用大量人类RNA-seq样本在两个条件之间寻找差异表达基因时,通过置换(permutation)分析发现热门的生信软件DESeq2和edgeR的假阳性率高得出乎意料。此外作者还测试了limma-voom、NOISeq、dearseq和Wilcoxon秩和检验,发现除了Wilcoxon秩和检验以外的方法常常无法...
基因表达数据分析的第一步始终是对数据进行标准化和质量控制检查。通常,在归一化之前和之后执行两个质量控制和探索性分析步骤:(1)样本的降维分析;(2)各样本之间的相关性分析。在这两种情况下,我们期望产生高表达的生物信号,而重复样本应该强烈聚集或彼此相关。 在进行下游分析之前,我们只保留了高度可变的基因:在这一...
此外,前面我们只计算了根据过滤得到的基因子集,我们希望有一种方法将所有基因分配到各个cluster里面。 因此,聚类分析的下一步部分是评分scoring和标记label。每个基因都会获得一个分数,该分数对应于每个基因和每个cluster之间的拟合优度。评分和标签是通过splines_kmeans_score_and_label函数实现。该函数计算基因与聚类质心...
ingest是一种基于PCA的数据整合方法,ingest函数假定有一个带注释的参考数据集,该数据集捕获感兴趣的生物多样性。合理做法是在参考数据上拟合模型,并使用它来推算新的数据。目前,该模型是一个结合了邻近查找搜索树的PCA模型。 由于ingest简单,过程清晰,...
在RNA-seq分析中,对原始计数数据进行归一化是一个重要的步骤,因为它可以帮助消除由于测序深度、文库大小或批次效应等因素导致的差异。CPM(每百万计数)是一种简单的归一化方法,它将每个样本的原始计数除以该样本中所有基因计数的总和,并乘以一百万,以得到每个基因在每个样本中的相对表达量。
在RNA-seq分析中,对原始计数数据进行归一化是一个重要的步骤,因为它可以帮助消除由于测序深度、文库大小或批次效应等因素导致的差异。CPM(每百万计数)是一种简单的归一化方法,它将每个样本的原始计数除以该样本中所有基因计数的总和,并乘以一百万,以得到每个基因在每个样本中的相对表达量。
在RNA-seq分析中,对原始计数数据进行归一化是一个重要的步骤,因为它可以帮助消除由于测序深度、文库大小或批次效应等因素导致的差异。CPM(每百万计数)是一种简单的归一化方法,它将每个样本的原始计数除以该样本中所有基因计数的总和,并乘以一百万,以得到每个基因在每个样本中的相对表达量。