DESeq2是目前最常用的差异分析R包。除了可以导入counts外,如果上游使用salmon,DESeq2官方还给出了直接导入tximport生成的txi对象的方法。counts与txi的获取见 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 代码语言:javascript 代...
DESeq2将在执行差异表达分析时自动估计大小因子。但是,如果你已经使用estimateSizeFactors()生成了大小因子,就像我们前面所做的那样,那么DESeq2将使用这些值。 为了标准化计数数据,DESeq2使用前面在“计数标准化”一节中讨论的比值中值方法计算每个样本的大小因子。 MOV10 DE分析:检查尺寸因素 让我们快速看看每个样本的...
DESeq2也允许分析复杂的设计。你可以通过在设计公式中指定来探索交互或“差异中的差异”。例如,如果你想探究性别对治疗效果的影响,可以在设计公式中指定如下: design<-~sex+age+treatment+sex:treatment 由于相互作用项sex:treatment在公式中位于最后,DESeq2输出的结果将输出这一项的结果。 在DESeq2文档 [6] 中有...
执行样本级QC还可以识别任何样本离群值,这可能需要进一步研究,以确定它们是否需要在DE分析之前删除。 img 当使用这些非监督聚类方法时,标准化计数的log2转换可以提高可视化的距离/聚类。DESeq2对样本级QC使用标准化计数的正则化对数变换(rlog),因为它调节了均值间的方差,从而改进了聚类。 img 注意:DESeq2文档建议大...
treat2 treat 2构建dds对象,开始DESeq流程 注释:dds=DESeqDataSet Object 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >dds<-DESeqDataSetFromMatrix(mycounts,colData,design=~condition)>dds<-DESeq(dds)># 查看一下dds的内容>dds 显示为
果子学生信-转录组-45_RNAseq_02_Deseq2 Deseq2 ###dds对象:4个要素 数据countData;分组信息,在colData中;design部分是分组信息,格式是~group,没有分组设置为~1;第一列如果是基因名称,需要自动处理,设置参数tidy=TRUE ###vst()标准化处理 ### assay()提取vst标准化后的数据...
gene_id control1 control2 treat1 treat2 1 __alignment_not_unique 7440131 2973831 7861484 8676884 2 __ambiguous 976485 412543 1014239 1179051 3 __no_feature 1860117 768637 1289737 1812056 4 __not_aligned 1198545 572588 1256232 1348068 5 __too_low_aQual 0 0 0 0 6 ENSG00000000003.14_2 1576...
简介:RNA-seq数据分析二:DESeq2 筛选差异基因 首先DESeq2在R-studio上的安装非常让人自闭,具体可参考徐洲更老师的R语言安装介绍https://www.bilibili.com/video/BV19p4y1i7Zb?from=search&seid=2717757288900359126,我认为最关键的问题是要用BioManager来安装,就像conda装软件也要写一个conda install -c bioconda ...
DESeq2是DESeq包的更新版本,看样子应该不会有DESeq3了,哈哈,它的设计思想就是针对count类型的数据。 可以是任意features的count数据,比如对各个基因的count,或者外显子,或者CHIP-seq的一些feature,都可以用来做差异分析。 使用这个包也是需要三个数据:
Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用 omicverse包 来完成这个任务。在omicverse中,除了最简单的ttest外,在这里,我们介绍一种类似R语言中的Deseq2等包的模型来计算差异表达基因。 原教程地址:https://omicverse.readt