主成分分析图(PCA图)---用RNA测序结果体现样本聚类 主成分分析图是生信分析中最朴实无华的,因为谁都能看的懂。我们不需要操心X,Y轴的主成分到底是什么,只要明白每个样本都被一个2维坐标(X,Y)定位到了这张图上。对于基于转录组的PCA图中,如果两个样本距离越远,则说明两个样本转录组差异越大。我们最想看到...
当⼆代测序的原始数据拿到⼿之后,第⼀步要做的就是看⼀看原始reads的质量。如果⼀开始质 量就不⾏,后⾯什么分析都是在浪费时间啊!这⼀步常⽤的⼯具是Fastqc。通常,会以单碱基质 量分布图,ATCG含量分布图去展⽰原始数据的质量。01单碱基质量分布图(体现了测序错误率⾼不⾼)为什么⼀...
expr_pca <- prcomp(pca_data[,1:1000],scale = T,center = T) 6.可视化——碎石图 fviz_screeplot(expr_pca, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 40)) 7.可视化——PCA图 PCA <- fviz_pca_ind(expr_pca, label = 'none', geom.ind = c('point','text'), habillage = group$group, #分组...
plotPCA(rld1, intgroup=c( "name","condition")) library(ggplot2) data1 <- plotPCA(rld1, intgroup=c("condition","name"), returnData=TRUE) percentVar1 <- round(100 * attr(data1, "percentVar")) p1<- ggplot(data1, aes(PC1, PC2, color=name)) + geom_point(size=3) + xlab(pa...
PCA分析 heatmap分析 GO分析 violin plat 传统的RNA-Seq的建库方法 分成两种:PolyA positive 和 rRNA minus/negative PolyA positive原理:成熟的mRNA里面一般都会有 5' 端的的帽子和3' 端的PolyA尾巴,我们直接对PolyA进行富集,就可以通过PolyA的数量间接估算成熟的mRNA的基因表达量,但像小RNA、mcRNA这些不成熟的RNA...
可以从结果的热图和PCA聚类情况看出来。 heatmap_Normal_Daoy_plus.png 这里可以看到 image.png 这里的正常组中有一个癌症样本别聚了进来,其实我们是11个样本。这个方法大家可以自己试试,看看聚类情况怎么样,因为毕竟每个芯片平台都不一样,我总不可能一个一个去试,所以保险起见可以用刚才的最小二乘法来处理。
然后取需要进行差异比较的2组的标准化数据进行差异分析更合适。DESeq2差异基因分析和批次效应移除 ...
进行PCA分析 确定保留的主成分数量 最大统计检验法(Maxstat) 计算最佳cutoff值 使用最佳cutoff值重新分组并绘制生存曲线 重复进行PCA主成分和最大统计检验法 我们在做通路富集分析的时候,会有这么一个问题:我们可以利用GSEA rank图来观察基因集富集在上调还是下调的基因表达位置,但是除了NES,我们可不可以明显地去定量...
这段代码的功能是使用DESeq2包进行差异表达分析,包括读取原始的reads count文件、过滤掉低reads count的基因、计算差异表达、添加差异表达分类、保存差异表达结果、获取规范化后的reads count矩阵,并绘制一个样本的相关性PCA图。差异表达分析可以用于识别在不同条件下表达量显著变化的基因,从而进一步研究这些基因的功能和...