...
简单使用DESeq EdgeR做差异分析 Posted:五月 , Under:TranscriptomicsBy Kaino Comments DESeq 和EdgeR都可用于做基因差异表达分析,主要也是用于RNA Seq数据,同样也可以处理类似的ChIP Seq,shRNA以及质谱数据。 这两个都属于R包,其相同点在于都是对count data数据进行处理,都是基于负二项分布模型。因此会发现,用 ...
2018-11-09 21:33 0 4084 推荐指数:
...
是为什么这两个包算出来的结果直接是logfoldchange . deseq2 包计算差异使用的是r ...
简单使用limma做差异分析 Posted: 五月 12, 2017 Under: Transcriptomics By Kai no Comments 首先需要说明的是,limma是一个非常全面的用于分析芯片以及RNA-Seq的差异分析,按照其文章所说: limma ...
edgeR的介绍 背景 RNA-seq表达谱与生物复制的差异表达分析。 实现一系列基于负二项分布的统计方法,包括经验贝叶斯估计,精确检验,广义线性模型和准似然检验。 与RNA-seq一样,它可用于产生计数的其他类型基因组数据的差异信号分析,包括ChIP-seq,Bisulfite-seq ...
在安装‘DESeq2’这个包的最后出现上面的错误。可以看出是‘Biobase’这个包有问题。重新安装此包后,再一次安装‘DESeq2’,安装成功。 library('DESeq2')出现下面问题: 缺少GenomeInfoDb包,继续安装 ...
安装R包(“RcppArmadillo”)失败,导致依赖该包的DESeq2 无法使用; 首先对gcc,g++升级至4.7, 但依然报错,还是安装不了RcppArmadillo; 报错如下: $ R > source("https://bioconductor.org ...
被认为是差异基因,标记为红色 2) count 图 (单个基因在不同组 ...
edgeR包是进行RNA-seq数据分析非常常用的一个R包。该包需要输入每个基因关于每个样本的reads数的数据,每行对应一个基因,每一列对应一个样本。 安装edgeR 先启动R,然后运行下面代码:if (!requireNamespace("BiocManager", quietly ...