对于fpkm,tpm等可以每个值加1,然后取log2;对于质谱等信号非常高的数据可以先取log10,再标准化。 注意:需要参考示例数据,将自己的数据在excel中整理成示例数据的样式,每个cell都需要有,表达值不能为空或者NA。 3,粘贴示例数据 直接复制示例数据中的A-G列数据,然后粘贴到输入框。 注意:不是拷贝excel文件,是拷贝...
这个就简单多了,首先计算样本相关性矩阵,再绘制热图。因为行、列对称,所以画图时额外限定了长宽 首先使用全部基因绘图: exp_Cor <- psych::corr.test(x = log2(exp_TPM + 1),method = "spearman") #提取相关性系数矩阵; exp_Cor_Rvalue <- exp_Cor$r exp_Cor_Pvalue <- exp_Cor$p library(pheatmap...
原始计数转换为FPKM/TPM:通过计算每百万片段映射到外显子区域的千碱基数(FPKM)或每百万转录本映射的转录本千碱基数(TPM),对表达量进行标准化。 其他归一化方法:如TMM(Trimmed Mean of M values)、DESeq2等方法,用于消除样本间的系统偏差。 差异表达分析 选择适当的统计方法:如edgeR、DESeq2等软件包,基于负二项...
tpm.cnv <- tpm.rsem[match(intersect(rownames(tpm.rsem), rownames(nick_normalize)), rownames(tpm.rsem)),]#匹配我们现有的基因名称 nick_normalize <- nick_normalize[match(intersect(rownames(tpm.rsem), rownames(nick_normalize)), rownames(nick_normalize)),] all.equal(rownames(tpm.cnv), row...
b–d,从指定菌株纯化的 Kupffer 细胞的 RNA-seq 数据的平均 TPM 和 DeSeq2 log2(倍数变化)(log2 (FC))值的比较。差异表达基因的鉴定对数2(倍数变化)为 >1,调整后的 P 值为 <0.05,TPM 为 >8,使用 DeSeq2 P 值(使用 Benjamini-Hochberg 方法进行多次测试校正的 Wald 检验)和 HOMER(TPM 归一化);DEG...
差异分析完成,看一下差异热图。热图需要表达矩阵,这里把count转换成TPM再画热图 # count 转换成TPM gene_length <- fread('mm_gene_length.txt') gene_length <- as.data.frame(gene_length) gene_length <- gene_length[!duplicated(gene_length$id),] ...
Counts FPKM RPKM TPM CPM 的转化 获取基因有效长度的N种方 下面是他对我们b站转录组视频课程的详细笔记 本节概览: 数据预处理, 进行样本间具有可比性 boxplot查看样本的基因整体表达情况 查看不同分组的聚类情况:样本hclust 图、距离热图、PCA图、差异基因热图、相关性热图 承接上节 RNA-seq入门实战(三):在R...
所有的测序原始数据fastq序列文件利用FastQC对其进行质控。数据过滤采用Trimmo⁃matic软件,得到cleandata。利用HISAT2软件将cleandata比对到谷子基因组,SAMtools进行 sam/bam文件处理,featureCounts获得数据的reads计数 ,计算得到基因表达的TPM 值。 ...
学习完snakemake后写的第一个流程是RNA-seq上游定量和下游的质控和差异分析。 使用fastp处理fastq文件,在使用START比对到基因组同时得到raw count,使用非冗余外显子长度作为基因的长度计算FPKM、TPM,同时也生成了CPM的结果。 非冗余外显子长度计算可以参考之前的推文转录组实战02: 计算非冗余外显子长度之和 ...