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...
MA-plot,即M-versus-A plot,也称为 Bland-Altman plot,主要应用在基因组数据or转录组的数据展示,主要是对于数据分布情况的可视化。该图将数据转换为M(对数比)和A(平均值),然后绘制这些值来可视化两个样本中测量值之间的差异。 原理 早期MA图主要应用于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...
MA 图显示了归一化计数的平均值与所有测试基因的 log2 倍数变化的关系。显著 DE 的基因被着色以便于识别。这也是说明 LFC 收缩效果的好方法。DESeq2包提供了一个简单的函数来生成 MA 图。 让我们从未收缩的结果开始: plotMA(res_tableOE_unshrunken,ylim=c(-2,2)) 收缩的结果 plotMA(res_tableOE,ylim=c...
此外,对于像GSEA这样的功能分析工具,它需要fold change值作为输入,而你希望提供缩小后的值。 MA图 一个对探索我们的结果有用的图是MA图。MA图显示了所有基因测试的归一化计数的平均值与log2 fold change。显著DE的基因被着色以便于识别。这也是一个很好的方式来说明LFC收缩的影响。DESeq2包提供了一个生成MA图的...
4、可视化 MA-plot library(BiocGenerics)plotMA(res,ylim=c(-5,5)) input ;差异基因,标记为蓝色 Image.png 5、热图(差异基因表达量热图) na.fail(DEG) DEG <- na.omit(DEG) #去除NA值 library(pheatmap) diff_gene <-subset(DEG, padj < 0.05 & abs(log2FoldChange) > 1) #挑选出p < 0.05并且...
MA plot 详细关于Bland-Altman图具体含义,请移步至 R语言:Bland-Altman分析 连续变量的一致性评价 > plotMA(res,ylim=c(-2,2)) > topGene <- rownames(res)[which.min(res$padj)] > with(res[topGene, ], { + points(baseMean, log2FoldChange, col="dodgerblue", cex=6, lwd=2) ...
说明: 这篇文章对比了多重RNA测序文库和RNA芯片的饱和度问题。其中mRNA-seq是polyA富集法,Ribo-Zero是核糖体去除法,DSN-Seq是双链特异性核酸酶处理法,FFPE是石蜡包埋样品。图上可以看出,约1350万read的mRNA-seq就能达到芯片的检测量。石蜡样品要求测序量要多一些才能达到饱和。
plotMA(dds4, ylim=c(-2,2)) 代码语言:text 复制 #我们发现在左侧,有很多counts很小的基因,发生了很大的变化,但是没有明显意义。他们的counts很小,但波动性很大,对logFC产生了很大的影响。 #矫正后的MA图 在这句代码中,dd2 <- lfcShrink(dds, contrast=contrast, res=dd1),lfcShrink是一个函数,它对数...
图四 a,具有明显偏倚基因的 F1 杂交小鼠的差异等位基因表达(左)或具有叠加 F0 菌株特异性基因的 F1 杂交小鼠的等位基因表达(右)。深色圆点代表F0小鼠中具有菌株特异性偏倚和F1杂交小鼠中具有等位基因偏倚的基因。浅色圆点表示在F1杂交小鼠中失去菌株特异性的基因。数据以“MA图”格式呈现。在 x 轴上,数据描绘了所...
7. 可视化与结果解释:将分析结果进行可视化展示(如MA图、火山图等),并根据生物学知识对结果进行解释。 说起来简单,道理我都懂,但是真要学的时候还是很困难/捂脸。 分享一些还挺好的教材一起肝吧。 Notebook合集:生信相关 Notebook 公众号:NBHub 一起学起来叭! 发布于 2023-10-19 15:10 赞同添...