以前只要提到基因表达分析，人们就会想到荧光定量PCR；只要提到高通量基因表达分析，人们会首先想到基因芯片。虽然荧光定量PCR仪几乎每个实验室都有，但是做芯片就不一定每个实验室都具备这个条件了。那么只有一台荧光定量PCR仪是否也能进行高通量的基因表达谱分析呢？QIAGEN 推出的RT2 Profiler PCR Array是一种高度可靠且...
转录组的差异表达分析,顾名思义就是寻找差异,比如一个病人和一个正常的人,我们想要了解到底是那个基因或者那个功能的变化导致正常的人发展成一个病人了,所以在这里我们就是要寻找差异表达的基因和差异表达的功能等。 因为对于生信分析来讲,我们做一个差异表达会有很多工具,正如条条大路通罗马,我们利用不同的工具进行...
运用limma获得突变体和野生型的差异表达基因集,并阐述差异分析结果的各列含义。 对所有基因做GSEA富集分析;并对三组上调的差异表达基因(bri1-WT、gul2-WT、bri1_gul2-WT)做GO富集分析,并解释富集结果,如有图片请注明图注信息。 实验过程 数据的获取、解压与读取 首先我们要从GEO数据库中下载登录号为GSE46456的...
小鼠胚囊纤维细胞能产生对温度敏感的P53肿瘤抑制蛋白,就可通过SAGE分析,比较两种不同温度下基因表达的差异。从约15 000个分析的基因中,发现有14个基因的表达依赖于P53蛋白,有3个基因的表达与P53蛋白的失活显著相关。Zhang等(1997)比较正常细胞和肿瘤细胞基因表达的300000个转录物发现:在分析的4500种转录物中,至少有...
RNA-seq数据和microassay在差异表达分析上的区别: 1.RNA-Seq观察到的数据是抽样过程中产生的离散(discrete)count形式。 也就是说总体是恒定的,表达量越高的基因在抽样结果中所占的比例越大。 表达量低的基因可能即便有也无法被检测出来。 当然,重新对相同文库进行测序,还是有可能找到更多表达的转录本 ...
差异基因表达分析是一种常见的生信分析方法,是每个生信人都必须掌握的技术,本文将使用R语言演示如何利用limma包分析TCGA的RNA基因表达矩阵。 首先,准备好所需的数据,如下图所示,基因表达数据为一个包含样品与基因的矩阵。 首先,打开R之后先加载所需的R包。其中,limma是差异基因表达分析的一个常用R包,ggplot2和ggrep...
差异表达分析简单来说就是鉴定一个基因的表达,在所选两个样本之间有无明显差异,所用到的是统计学中的假设检验。差异表达分析中常用的软件为DESeq2和edgeR,其均由R语言所写,这两个软件在发表的转录组文章中出现的频率较高,在这里我们使用R中DESeq2包来进行差异表达分析,用到的输入文件为上一篇生成的表达矩阵(ge...
run_file_path:基因表达矩阵数据集文件路径 run_read_file: 是否要读取文件 run_analysis_type_name:分析项目名称 run_add__res__dir:是否要创建res_dir结果目录 run_add_save_file_prefix: 是否要添加结果保存文件的前缀 run_add__parent__dir: 是否在上一级目录下创建目录或保存结果 ...
GEO数据库里蕴含了大量的基因芯片数据和高通量测序数据(尤其是转录组数据),对这些数据可以进行差异表达分析,从而发现新的关系网络、为新研究构建框架。 通常GEO数据挖掘包括以下几个过程: 搜寻和下载GEO数据 构建表达矩阵 执行差异分析 寻找和可视化差异基因