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...
1、WGCNA可利用全部基因信息识别感兴趣的基因集,并与样本表型进行关联,免去差异基因分析多重假设检验矫正的问题。2、随着RNA-seq技术的发展,同时获得编码基因和非编码基因成为可能,那么同时对数十万的基因同时进行WGCNA分析对计算机的要求也是比较高的,一般来说计算机能处理的最大模块的基因数量(默认5000),4G内存电脑可处...
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...
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...
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...
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...
图15 RNA-seq、WGCNA、scRNAseq鉴定关键基因。 Step5:关键基因表达变化与性状Pearson关联分析,发现大多数关键基因与生理性状相关。 转录因子共表达网络构建 Step1:从关键基因中鉴定TFs。共鉴定到23 TFs,分为14个TF家族。 图16 brown模块中TFs与关键基因相关性鉴定。
取样：分别提取RNA样品进行RNA-seq，每个样品3个重复，4G数据量，共21个样品。测序策略：RNA-seq，Illumina HiSeqTM 2000；3技术路线 4研究结果 1、表型分析果皮中色素变化 在预计收获日前十天去除纸袋。观察发现，去袋24h，果实为浅黄色，72h逐渐变红，而对照样品保持淡黄色。随着花青素含量的升高，梨逐渐为红色。