输入数据形式如果有批次效应,需要先进行去除; 处理RNAseq数据,需要采用DESeq2的varianceStabilizingTransformation方法,或将基因标准化后的数据(如FPKM、CPM等)进行log2(x+1)转化 经验软阈值power当无向网络在power小于15或有向网络power小于30内,计算出的power无法达到要求时(即没有一个power值可以使无标度网络图谱结...
RNA-seq入门实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵 RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查 RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较 RNA-seq入门实战(六):GO、KEGG富集分析与enrichplot超全可视化攻略 RNA-seq入门实战(七):GSEA——基因集富集分析 RNA-seq...
WGCNA (weighted gene co-expression network analysis)权重基因共表达网络分析(流程模块见下图),可将表达模式相似的基因进行聚类,并分析模块与特定性状或表型之间的关联,常用于筛选关键表型的hub基因 ,是RNAseq分析中的一块很重要的拼图。而之所以叫组学数据黏合剂是因为表型可以是患者的临床信息(生存信息,分期信息,基线...
WGCNA (weighted gene co-expression network analysis)权重基因共表达网络分析(流程模块见下图),可将表达模式相似的基因进行聚类,并分析模块与特定性状或表型之间的关联,常用于筛选关键表型的hub基因 ,是RNAseq分析中的一块很重要的拼图。而之所以叫组学数据黏合剂是因为表型可以是患者的临床信息(生存信息,分期信息,基线...
❝ 「因业务拓展,想组建一个数据分析团队(目前已有RNA-Seq、Chip-Seq、重测序与群体遗传、基因家族、比较基因组、宏基因组、微生物多样性16s/18s/ITS方向专业人员),欢迎有各种数据分析基础的朋友加入我们! —…
处理RNAseq数据,需要采用DESeq2的varianceStabilizingTransformation方法,或将基因标准化后的数据(如FPKM、CPM等)进行log2(x+1)转化经验软阈值power 当无向网络在power小于15或有向网络power小于30内,计算出的power无法达到要求时(即没有一个power值可以使无标度网络图谱结构R^2达到0.8且平均连接度降到100以下),可...
WGCNA (weighted gene co-expression network analysis)权重基因共表达网络分析(流程模块见下图),可将表达模式相似的基因进行聚类,并分析模块与特定性状或表型之间的关联,常用于筛选关键表型的hub基因 ,是RNAseq分析中的一块很重要的拼图。而之所以叫组学数据黏合剂是因为表型可以是患者的临床信息(生存信息,分期信息,基线...
1.WGCNA for RNA-Seq BioSciToolv1.1.1 Website:https://bioscitools.github.io Github:https://github.com/bioscitools/bioscitools.github.io 亲爱的BioSciTools用户,根据各位医学研究者的强烈需求,以及常规多样本转录组(>=12样本)利用WGCNA的优势,筛选与性状相关的基因。本程序基于WGCNA模块并优化数据分析和...
首先下载RNA-Seq: 下载之后共得到1215个样本表达数据 进一步下载临床病理资料 进一步点击 ClinicalFull按钮对病理资料进行提取得到ClinicalFull_matrix.txt文件,使用Excel打开ClinicalFull_matrix.txt文件可以看到共有301列信息,包含了各种用药,随访,预后等等信息,我们这里选择乳腺癌ER、PR、HER2的信息,去除其他用不上的信息,然...
RNAseq数据及临床数据做WGCNA数据分析 2460 已完结 ·共1课时 长期有效 详细讲述了如果使用R语言进行WGCNA数据分析发布者 关注 R语言分析作图 全网讲课讲的最细的R语言Up主 课程概述 评论(0) 适合零基础学习,适合 常见问题 Q:课程在什么时间更新? A:课程更新频次以页面前端展示为准。购买成功后,课程更新将通过...