为了探索样本的相似性,我们将使用主成分分析 (PCA) 和层次聚类方法执行样本级QC。这些方法或工具使我们能够检查重复彼此之间的相似程度(聚类),并确保实验条件是数据变化的主要来源。样品级QC还可以帮助识别任何表现出异常值的样品;我们可以进一步探索任何潜在的异常值,以确定是否需要在DE分析之前将其删除。 Sample-level...
RNAseqQC:一个用于RNA-seq数据质控评估的R包 RNAseqQC通过一个提供一系列数据可视化功能来帮助RNAseq数据质量控制的R包,它允许识别具有不需要的生物或技术影响的样品,并探索差异测试结果。 源码:https://github.com/frederikziebell/RNAseqQC 安装指南 安装过程简单明了,只需在R环境中执行以下命令: install.packages...
RNA-Seq原始数据质量控制(QC)是非常重要的一个环节,由于各种原因,例如测序平台、实验操作等,原始测序数据可能存在不少问题,如低质量读段、接头序列、污染序列等。为了确保后续分析的准确性,需要先进行质量控制。 一、常用工具: 常用的质量控制工具有FastQC、MultiQC等,这些工具能提供测序数据的基本统计信息和质量报告。
RNAseqQC通过一个提供一系列数据可视化功能来帮助RNAseq数据质量控制的R包,它允许识别具有不需要的生物或技术影响的样品,并探索差异测试结果。 源码:https://github.com/frederikziebell/RNAseqQC 安装指南 安装过程简单明了,只需在R环境中执行以下命令: install.packages("RNAseqQC") 使用示例 首先,您需要准备一个...
DESeq2工作流程中的下一个步骤是QC,它包括对计数数据执行样本级和基因级QC检查的步骤,以帮助我们确保样本/重复看起来良好。 img 样本水平QC RNA-seq分析的一个有用的初始步骤通常是评估样本之间的整体相似性: 哪些样本相似,哪些不同? 这符合实验设计的期望吗?
质量控制QC DESeq2工作流程中的下一个步骤是QC,它包括对计数数据执行样本级和基因级QC检查的步骤,以帮助我们确保样本/重复看起来良好。 img 样本水平QC RNA-seq分析的一个有用的初始步骤通常是评估样本之间的整体相似性: 哪些样本相似,哪些不同? 这符合实验设计的期望吗?
RNAseqQC:一个用于RNA-seq数据质控评估的R包 RNAseqQC通过一个提供一系列数据可视化功能来帮助RNAseq数据质量控制的R包,它允许识别具有不需要的生物或技术影响的样品,并探索差异测试结果。 源码:https://github.com/frederikziebell/RNAseqQC 安装指南 安装过程简单明了,只需在R环境中执行以下命令:...
5.1.3 基本QC scater函数允许我们添加对数据集评估有用的指标。对于细胞最常用的指标是总counts数(UMI)、检测到的基因总数、线粒体counts总数、线粒体counts百分比等。 > umi_cell <- perCellQCMetrics(umi,subsets=list(Mito=is_mito)) > umi_feature<-perFeatureQCMetrics(umi)>head(umi_cell) ...
5.2.2.2 QC后 使用umi.qc数据而不是umi进行与上述相同的分析: >umi.qc<-runPCA(umi.qc,exprs_values="logcounts_raw")>dim(reducedDim(umi.qc,"PCA"))[1]67050>plotPCA(umi.qc,colour_by="batch",size_by="detected",shape_by="individual") ...
RNAseqQC 给你的数据来个全面的 QC 检查 by 老俊俊的生信笔记 引言 ❝ 分享个新鲜出炉的 R 包,RNAseqQC 可以给你的 counts 数据做个全面的质量评估,非常简单,基本上一行代码就可出图。 参考文档: https://cran.r-project.org/web/packages/RNAseqQC/vignettes/introduction.html 安装 install.packages("RNA...