转录组学习七（差异基因分析） / 开普饭

接上文DESeq2差异表达分析质量控制--样品水平 DESeq2工作流程的下一步是QC,它包括样本级和基因级的步骤,对计数数据执行QC检查,以帮助我们确保样本/重复看起来很好. RNA-SEQ分析 ...

本文为群中小伙伴进行的一次差异分析探索的记录. 前段时间拿到一个RNA-seq测序数据(病人的癌和癌旁样本,共5对)及公司做的差异分析结果(1200+差异基因),公司告知用的是配对样本的DESeq分析 ...

于是,TBtools - RNAseq 全家桶到位! 写在前面很久很久以前,TBtools 解决了 RNAseq 数据分析中几个常见问题: 基因功能注释,NR,SWISSPROT,GO注释等基因集 ...

我本身是不喜欢把差异分析这种需求包装成软件的,甚至它都算不上软件.当然,我也很不太喜欢写软件(需要考虑太多的用户意外),不过,总有一天我还是得面对.为什么让大家试一下我的 `差异分析软件` ,其实是想 ...

因为没拿到raw counts,拿到的是DESeq2 normlized matrix,为了有谱,拿airway数据用DESeq2处理两次,看下结果,比较一下是不是可行! 可行性以及解释,各位看官,往 ...

软件安装安装bioconda: 去官网下载和自己电脑系统一样的版本 https://conda.io/miniconda.html 下载完后,双击解压,然后cd 到文件目录,开始安装. # 安装 b ...

利用R包DEseq2进行差异表达分析和可视化 count数矩阵差异分析 1. 安装并载入R包 2. count数矩阵导入并对矩阵进行数据处理 3. 查看样本相关性并采用热图展示 4. hclust对 ...

今天我们来学习R语言DESeq2包,原理什么的后不说,在操作过程中点缀一下,等四个差异包推送完成后,咱们在对这四个包做差异分析的原理做一个比较分析: 这个包适用于: 高通量数据分析过程中,基于coun ...

背景介绍如果是bulk RNA-seq,那么现在最流行的就是DESeq2 和 edgeR啦,而且有很多经过了RT-qPCR 验证过的真实测序数据可以来评价不同的差异基因算法的表现. 对单细胞测序数据 ...

我们人体的基因表达情况是会随着年龄的变化发生变化的.通过了解正常人当中那些基因随着年龄会发生变化,对于研究和年龄有关的疾病也有种重要的作用.今天就来介绍一个年龄有关基因表达数据库:ADEIP (htt ...

编译:菜鸟菠萝,编辑:十九.江舜尧. 原创微文,欢迎转发转载. 导读烟草是一种重要的经济农作物,叶片是重要的芳香生物活性化合物(如酚类和生物碱)的来源.在本研究中,采用无偏转录组学和代谢组学方法来鉴 ...

任务选择p<0.05而且abs(log2FC)大于1的基因为显著差异表达基因集,对这个基因集用R包做KEGG/GO超几何分布检验分析. 把表达矩阵和分组信息分别作出cls和gct文件,导入到G ...

学徒和学员已经陆续出师,是时候把生信技能树的舞台交给后辈了! 下面是学徒写的<GEO数据挖掘课程>的配套笔记(第3篇) B站课程<三阴性乳腺癌表达矩阵探索>笔记之文献解读三阴 ...

一个学徒跟着我做了七十多个转录组项目了,但是一直不能理解,凭什么这样的高通量筛选就能定位到具体的一两个基因. 为了帮助他理解生物学的混沌思想,我特意给他找了一个与2018年2月发表在CELL杂志的文章 ...

TCGA转录组数据在完成差异分析后,我们通常希望系统地获取这些成百上千的差异基因的功能信息,帮助我们分析下游实验的思路.面对大量的差异基因,逐个查询基因功能是不切实际的.所以我们需要借助基因功能富集分 ...

欢迎来到医科研,这里是白介素2的读书笔记,跟我一起聊临床与科研的故事, 生物医学数据挖掘,R语言,TCGA.GEO数据挖掘. ---limma分析差异基因--- 在经过了前两期中的数据下载,数据基本处 ...

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