转录组差异表达分析小实战(二) Posted: 八月 14, 2017 Under: Transcriptomics By Kai no Comments 差异基因表达分析 我按照前面的流程转录组差异表达分析小实战(一),将小鼠的4个样本又重新跑了一遍,从而获得一个新 ...
转录组差异表达分析小实战 一 Posted:七月 , Under:TranscriptomicsBy Kaino Comments 读文献获取数据 文献名称:AKAP regulates splicing through scaffoldingRNAs and RNA processing factors 查找数据:Data availabilityThe RIP seq an RNA seq d ...
2018-11-09 21:35 0 708 推荐指数:
转录组差异表达分析小实战(二) Posted: 八月 14, 2017 Under: Transcriptomics By Kai no Comments 差异基因表达分析 我按照前面的流程转录组差异表达分析小实战(一),将小鼠的4个样本又重新跑了一遍,从而获得一个新 ...
Ballgown是分析转录组差异表达的R包。 软件安装: 运行R, source(“http://bioconductor.org/biocLite.R”) biocLite(“ballgown”) R会自动安装Ballgown,及相应的依赖包。 Ballgown的输入文件 ...
仍然是两年前的笔记 1. prepare-reference 如果用RSEM对比对后的bam进行转录本定量,则在比对过程中要确保比对用到的索引是由rsem-prepare-reference产生的。 可以看到,单纯用bowtie2建的索引和rsem调用bowtie2建的索引 ...
作业要求: 使用R语言,载入表达矩阵,然后设置好分组信息,统一用DEseq2进行差异分析,当然也可以走走edgeR或者limma的voom流程。 基本任务是得到差异分析结果,进阶任务是比较多个差异分析结果的异同点。 【1】安装DESeq2 DESeq2对于输入数据 ...
作业要求: 我们统一选择p<0.05而且abs(logFC)大于一个与众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。 然后把表达矩阵和分组信息分别作出cls和gct文件,导入到GSEA软件分析。 基本任务是完成这个分析。 【1】环境 ...
引入clusterProfiler与注释数据 GO(gene ontology)分析 GO,Gene Ontology,是基因功能国际标准分类体系。它旨在建立一个适用于各种物种的,对基因和蛋白质功能进行限定和描述的,并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准。GO分为分子功能 ...
转录组紧紧围绕基因表达量和功能分析两部分,结合生物学问题来进行数据分析。 高表达基因已经研究比较透彻,应该更多关注中低表达基因。 层次聚类的妙用: -- 全部基因——>(差异分析)——>根据趋势挑选部分特异性基因——>功能分析; -- 功能大类聚类——> ...
使用Trinity拼接以及分析差异表达一个小例子 2017-06-12 09:42:47 293 0 0 Trinity 将测序数据分为许多独立的de Brujin graph,理论上每一个图对应一个表达的基因。 整个流程分为三个步骤 ...