简单使用DESeq2/EdgeR做差异分析 Posted: 五月 07, 2017 Under: Transcriptomics By Kai no Comments DESeq2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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

被认为是差异基因，标记为红色 2) count 图 （单个基因在不同组 ...

差异表达分析之FDR 随着测序成本的不断降低，转录组测序分析已逐渐成为一种很常用的分析手段。但对于转录组分析当中的一些概念，很多人还不是很清楚。今天，小编就来谈谈在转录组分析中，经常会遇到的一个概念FDR，那什么是FDR?为什么要用FDR呢?一起来学习吧！ 什么是FDR ...

目录 1. 加载表达矩阵 2. 创建样本分类表 3. 加载limma包，构建如下矩阵 4. 规定哪一组数据与哪一组数据比较 5. 获取差异表达数据 6. 导出差异表达数据 1. 加载表达矩阵 2. 创建样本分类表 获得类似 ...

1.概述 矩阵 函数 表达矩阵 lmFit 分组矩阵 eBayes 差异比较矩阵 topTable 2.读取表达矩阵： 得到表达 ...