1. 基因差异分析(Differential Gene Expression Analysis): 基因差异分析是最常见的差异分析方法之一,它通过比较不同组别的基因表达水平来识别差异表达的基因。在TCGA数据库中,可以使用RNA-seq测序数据或芯片数据来进行基因差异分析。常见的基因差异分析方法包括t检验、方差分析(ANOVA)和非参数检验等。具体分析流程包括数据...
miRNA的数据并没有变化。 1.打开TCGA官网https://portal.gdc.cancer.gov/。在搜索框输入chol,选择第一个PR(project),TCGA-CHOL 2.在跳转的页面中,点击RNA-Seq后面的数字 3. 在新打开的页面中,点击左上角的Files 4.接下来就是不一样的地方了,可以看到在workflow type里面没有HTSeq-Counts了,取而代之的是S...
DESeq2方法做差异分析 > library(DESeq2) > colData<-data.frame(row.names=colnames(a),condition=group_list)#condition是你的分组信息>dds<-DESeqDataSetFromMatrix(countData=a,colData=colData,design=~condition)>dds<-DESeq(dds)estimatingsizefactorsestimatingdispersionsgene-wisedispersionestimatesmean-dispersio...
于是就带来了第一个疑问,一旦上升到大样本量的人群队列RNA-seq研究,样本规模已经是大几十或者几百上千个,绝大多数基因的表达水平没有差别的这个假设是否还成立呢? 为了评估DESeq2和edgeR识别差异基因上的能力,这篇paper的作者测试了13个群体水平的RNA-seq数据集,总样本量从100到1376不等。分析后发现,DESeq2和ed...
☞R代码TCGA差异表达分析 ☞一文掌握ceRNA网络构建 最近发现,TCGA的RNAseq数据好像更新了。应该就是在2022年4月初这几天发生的事情。我们来看看具体有那些差别。我们还是以CHOL这套数据为例,来讲解一下如何下载和处理新版TCGA中的RNAseq数据。miRNA的数据并没有变化。
TCGA数据库中RNA-Seq数据类型解析:HTSeq-Counts,HTSeq-FPKM,HTSeq-FPKM-UQ TCGA数据库中应该下载哪种表达量数据HTSeq-Counts,HTSeq-FPKM,HTSeq-FPKM-UQ 现在常用的基因定量方法包括:R… smile...发表于生信数据分... TCGA RNAseq数据分析流程 一、Introduction 介绍 TCGA mRNA定量分析流程测量HT-Seq 原始reads...
首先打开RNA-Seq数据目录的fileID.tmp(用Excel打开),然后可以看到两列: 将第二列复制,并且替换-01.gz为空 使用Excel的vlookup命令将临床病理资料的那100个样本进行映射 然后筛选非N/A的就得到了这一百个样本对于的RNA-seq数据信息 进一步删除其他的样本,还原成fileID.tmp格式保存退出: ...
点击上方菜单栏【全部工具】→点击左侧导航栏【表达差异】→点击右侧导航栏[云]筛选分子→选择云端数据“TCGA-STAD RNA seq TPM格式表达谱”→选择【临床变量】为【(临床)status】→添加分组(左侧为参考组,右侧为实验组)→默认【分析参数】→点击【确认】,出现任务提交成功提醒→在【历史记录】中查询保存的【筛选分...
首先打开RNA-Seq数据目录的fileID.tmp(用Excel打开),然后可以看到两列: 将第二列复制,并且替换-01.gz为空 使用Excel的vlookup命令将临床病理资料的那100个样本进行映射 然后筛选非N/A的就得到了这一百个样本对于的RNA-seq数据信息 进一步删除其他的样本,还原成fileID.tmp格式保存退出: ...
测序上游分析系列: mRNA-seq转录组二代测序从raw reads到表达矩阵:上中游分析pipeline miRNA-seq小RNA高通量测序pipeline:从raw reads,鉴定已知miRNA-预测新miRNA,到表达矩阵【一】 miRNA-seq小RNA高通量测序pipeline:从raw reads,鉴定已知miRNA-预测新miRNA,到表达矩阵【二】 ...