【轉錄組入門】7：差異基因分析
作業要求： 使用R語言，載入表達矩陣，然后設置好分組信息，統一用DEseq2進行差異分析，當然也可以走走edgeR或者limma的voom流程。 基本任務是得到差異分析結果，進階任務是比較多個差異分析結果的異同點。 【1】安裝DESeq2 DESeq2對於輸入數據 ...
原文：edgeR之配對檢驗分析差異基因的使用教程
edgeR的介紹 背景 RNA seq表達譜與生物復制的差異表達分析。 實現一系列基於負二項分布的統計方法，包括經驗貝葉斯估計，精確檢驗，廣義線性模型和准似然檢驗。 與RNA seq一樣，它可用於產生計數的其他類型基因組數據的差異信號分析，包括ChIP seq，Bisulfite seq，SAGE和CAGE。 簡介 edgeR包是進行RNA seq數據分析非常常用的一個R包。該包需要輸入每個基因關 ...
2019-12-18 13:50 0 803 推薦指數：
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作業要求： 我們統一選擇p<0.05而且abs(logFC)大於一個與眾的基因為顯著差異表達基因集，對這個基因集用R包做KEGG/GO超幾何分布檢驗分析。 然后把表達矩陣和分組信息分別作出cls和gct文件，導入到GSEA軟件分析。 基本任務是完成這個分析。 【1】環境 ...
轉錄組（八）：差異基因注釋
引入clusterProfiler與注釋數據 GO(gene ontology)分析 GO，Gene Ontology，是基因功能國際標准分類體系。它旨在建立一個適用於各種物種的，對基因和蛋白質功能進行限定和描述的，並能隨着研究不斷深入而更新的語言詞匯標准。GO分為分子功能 ...
10、差異基因topGO富集
參考：http://www.biotrainee.com/thread-558-1-1.html http://bioconductor.org/packages/3.7/bioc/ http:/ ...
簡單使用DESeq2/EdgeR做差異分析
簡單使用DESeq2/EdgeR做差異分析 Posted: 五月 07, 2017 Under: Transcriptomics By Kai no Comments DESeq2和EdgeR都可用於做基因差異表達分析，主要也是用於RNA-Seq數據，同樣也可以處理類似 ...
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的假設檢驗中最為簡單常用的，當樣本含量n較小時，比如n小於60。配對t檢驗又稱成對t檢驗，適用於配對設計的 ...
使用GEO數據庫來篩選差異表達基因，KOBAS進行KEGG注釋分析
前言 本文主要演示GEO數據庫的一些工具，使用的數據是2015年在Nature Communications上發表的文章Regulation of autophagy and the ubiquitin-proteasome system by the FoxO transcriptional ...