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转录组差异表达分析
转录组差异表达分析
(NCBI中的GEO数据)
答:
转录组
数据通常保存在NCBI的GEO数据库或TCGA数据库中。以下是GEO数据库中的数据下载方法。例如,研究某种疾病时,我们需要找出数据的独特之处,如样本量、数据新颖性等。2. 数据
分析
常用的数据分析软件有GEO2R和limma。NCBI数据库中的GEO2R软件可直接在线分析并得到
差异
基因。分析时,需进行分组并划分数...
转录组分析
5——
差异表达分析
答:
• 这些
表达
量的主要区别是:通过不同的标准化方法为
转录
本丰度提供一个 数值表示,以便于后续
差异分析
。• 标准化的主要目的是去除测序数据的技术偏差:测序深度和基因长度。• 测序深度:同一条件下,测序深度越深,基因表达的read读数越多。• 基因长度:同一条件下,不同的基...
转录组
丨limma
差异表达分析
,绘制火山图和热图
答:
核心步骤:1. 通过广义线性模型,运用limma包进行
差异表达分析
,其中关键函数包括lmFit、contrasts.fit、eBayes和topTable。2. 通过这些函数,你可以获得DEG(显著差异表达基因)的详细信息,包括logFC、AveExpr、统计显著性指标等。接着,设置样本比较(如CK vs HT),生成1/-1矩阵,筛选出具有统计显著性(...
转录组
测序后
差异表达
基因太多?这4招解决你的难题
答:
在进行
转录组
测序后,面对
差异表达
基因过多或过少的挑战,这里有四个实用策略帮助你解决。首先,对初步筛选的差异表达基因,可根据样品特异性选择合适的DEG检测方法,如DEGseq、DEseq2、EBseq、NOIseq或PoissonDis,调整筛选条件以满足具体需求。其次,进行功能注释,通过GO、Pathway
分析
,以及转录因子、蛋白...
转录组
入门(7):
差异表达分析
答:
对于基因芯片的差异表达分析而言,由于普遍认为其数据是服从正态分布,
因此差异表达分析无非就是用t检验和或者方差分析应用到每一个基因上
。高通量一次性找的基因多,于是就需要对多重试验进行矫正,控制假阳性。目前在基因芯片的分析用的最多的就是 limma。 但是 ,高通量测序(HTS)的read count普遍认为是服从泊松分布(...
转录组
测序5-基因
差异表达分析
答:
转录组
测序是最常用的组学实验,对全谱基因定量,找到
差异表达
基因。RNAseq涉及到原始数据,数据质控,基因组比对,差异基因鉴定,差异基因功能富集
分析
,重要基因如转录因子激酶的靶基因预测等,我们用10讲的时间,全面讲解转录组测序报告,及在上百个项目中遇到的近百个常见问题。 上一期视频 基因表达定量 中,我们讨论了在cl...
生统笔记1-
转录组差异表达分析
中的log2FC和FDR
答:
由于
转录组
测序的
差异表达分析
是对大量的基因表达值进行独立的统计假设检验,会存在假阳性问题,因此在进行差异表达分析过程中,采用了公认的Benjamini-Hochberg校正方法对原有假设检验得到的显著性p值(p-value)进行校正,并最终采用FDR作为差异表达基因筛选的关键指标。一般取FDR<0.01或者0.05作为默认标准...
转录组
数据
分析
RNA-seq
答:
将质量控制后的读段与参考基因组或
转录
本数据库比对,以确定它们的位置。3.定量分析:统计每个基因的读段数,通常表达为FPKM(每千个碱基的片段数每百万映射读数)或TPM(每百万转录本的片段数)等标准化指标,以消除基因长度和测序深度的影响。4.
差异表达分析
:使用统计模型比较不同条件或组别之间的基因...
单细胞
转录组差异表达分析
——DEsingle
答:
2、示例数据预
分析
载入包和数据 分组。划重点:这个包奔溃的一点是只能比较两个组。如果srurat出来还几个组,那就只能两两比较。或者,如果各位大神有其他妙招,欢迎留言交流学习。3、个人的具体数据分析 自己的数据是10×genomics产生的,所以势必要到Seurat包里面分析一遍。但是经过Seurat包处理的数据是...
转录组差异分析
金标准-Limma-voom实战
答:
可见rate值并不能成为产生
差异
基因的原因,但是 rate与基因的相关性还是可以探索一下的 图中的 斜率就是logFC值 ,或者可以说每单位rate的增加,gene
表达
量log2 CPM的改变。这里斜率为-0.096表示:每单位rate的增加,就有-0.096 log2CPM的基因表达量降低;或者每单位rate的增加,就有6.9%的CPM...
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