如Expression of hub genes of endothelial cells in glioblastoma-A prognostic model for GBM patients integrating single-cell RNA sequencing and bulk RNA sequencing中下图所示 最初我完成该图的方法是用含有基因表达的热图,然后截图或者PS成只有临床指标。这里介绍使用ComplexHeatmap直接完成该图。 一 载入R包,...
热图(heatmap)在RNA-seq数据中表示不同组织/细胞等样本或重复之间不同基因或重复序列等的表达水平差异。同时也可以通过聚类的方式呈现不同样本中不同基因的表达变化,从而呈现差异结果。而这种差异可以通过热图更好的可视化出来。 数据准备 在我们绘制热图之前,首先需要我们已经标准化后的RNA-seq相对定量结果。我们对于标...
虽然“热图”只有两个字,但是基于Bulk RNA-seq的热图的具体呈现形式是五花八门的,具体由哪些形式呢?为了回答这个问题,我在心血管领域顶级期刊Circulation上进行了检索: 然后手动参看上述199篇文章的内容,然后,汇总出下面一张图: 二、使用热图的常见目的? 有了上述的一张图,那其实就可以推测出热图常见的几个目的了:...
2、对差异基因进行绘制,步骤都类似,在进行绘制时,应对数据进行一定处理 1##DEseq2 获得dds2dds <-DESeq2(dds)3res <-results(dds)4res <-res[order(res$padj),]5DEG <-as.data.frame(res)67##去掉NA8DEG <-na.omit(DEG)910##热图11library(pheatmap)12choose_gene <- head(rownames(DEG),100)#...
cuffdiff_result = read.table(file = "../Desktop/test_data/rnaseq_test_date/diff_out1/gene_exp.diff",header = T) ctrl_fpkm = cuffdiff_result$value_1 treat_fpkm = cuffdiff_result$value_2 log2_foldchange = log2(treat_fpkm / ctrl_fpkm) ...
1 画热图,针对top100的sd的基因集的表达矩阵,没有聚类分组 cg=names(tail(sort(apply(dat,1,sd)),100)) ##取表达量标准差最大的100行的行名 pheatmap(dat[cg,],show_colnames =F,show_rownames = F, filename = 'all_cells_top_100_sd.png') ...
ChIP-seq | ATAC-seq | RNA-seq | 数据分析流程 2019-12-10 09:57 − 补充RNA-seq流程以前都是自己搭RNA-seq流程,虽然可以完成任务,但是数据量一多,批次多起来,就非常难管理。既然别人提供了这么好的流程,那就要用起来,管理起来不是一般的轻松。 ENCODE-DCC/rna-seq-pipeline 安装比较麻烦,没有针对local...
如Expression of hub genes of endothelial cells in glioblastoma-A prognostic model for GBM patients integrating single-cell RNA sequencing and bulk RNA sequencing中下图所示 最初我完成该图的方法是用含有基因表达的热图,然后截图或者PS成只有临床指标。这里介绍使用ComplexHeatmap直接完成该图。
如Expression of hub genes of endothelial cells in glioblastoma-A prognostic model for GBM patients integrating single-cell RNA sequencing and bulk RNA sequencing中下图所示 最初我完成该图的方法是用含有基因表达的热图,然后截图或者PS成只有临床指标。这里介绍使用ComplexHeatmap直接完成该图。
一、热图的常见呈现形式? 虽然“热图”只有两个字,但是基于Bulk RNA-seq的热图的具体呈现形式是五花八门的,具体由哪些形式呢?为了回答这个问题,我在心血管领域顶级期刊Circulation上进行了检索: 然后手动参看上述199篇文章的内容,然后,汇总出下面一张图: