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RNA-seq 差异分析的细节详解 (8)
这样一来，研究的思路就转变为： dds <- estimateSizeFactors(dds, controlGenes=ctrlGenes) dds <- DESeq(dds) 对比分析 对比分析是一种基于估计的 log2 倍数变化的线性组合，用于检验组间差异是否为零。 最典型的对比分析应用场景是实验设计中包含三个水平（例如 A、B 和 C）的因子。 通过对比分析，用户可以生成所有三种可能的差异结果：B 相对于 A 的 log2 倍数变化、C 相对于 A 的 log2 倍数变化以及 C 相对于 B 的 log2 倍数变化。 特别是，我们展示了如何检验基因型之间条件效应的差异，以及如何获取非参考基因型的条件效应。
35010编辑于 2025-02-19 - 来自专栏生信小驿站
差异分析①
duplicated(genes$ENTREZID),] x$genes <- genes x 数据预处理 从原始尺度转换 对于差异表达和相关分析，基因表达很少在原始计数水平上考虑，因为文库测序的深度更大会导致更高的计数 相反，通常的做法是将原始计数转换为可以解决这种库大小差异的规模。 在我们的分析中，CPM和log-CPM转换经常使用，尽管它们没有考虑RPKM和FPKM值所做的特征长度差异。 假设条件之间的异构体使用没有差异差异表达分析着眼于条件之间的基因表达变化，而不是比较多个基因的表达或得出绝对表达水平的结论。 换句话说，基因长度对于感兴趣的比较保持不变，任何观察到的差异都是条件变化的结果，而不是基因长度的变化。
1.2K10发布于 2018-08-27 - 来自专栏生信小驿站
差异分析③
统计差异基因数目 tfit <- treat(vfit, lfc=1) dt <- decideTests(tfit) summary(dt) BasalvsLP BasalvsML LPvsML dt[,1:2], circle.col=c("turquoise", "salmon")) write.fit(tfit, dt, file="results.txt") #使用topTreat输出差异基因信息 差异基因可视化 为了总结目测所有基因的结果，可以使用plotMD函数生成显示来自线性模型的log-FC与平均对数-CPM值拟合的均值 - 差异图，其中突出显示差异表达的基因。 plotMD(tfit, column=1, status=dt[,1], main=colnames(tfit)[1], xlim=c(-8,13)) ? SYMBOL[i], labCol=group, col=mycol, trace="none", density.info="none", margin=c(8,6
1.1K30发布于 2018-08-27 - 来自专栏生信小驿站
差异分析②
样品的无监督聚类 检查基因表达分析最重要的探索性策略之一是多维定标（MDS）图或类似的图。 如果样本以任何这些维度中的给定因子聚类，则表明该因子有助于表达差异，并且值得包括在线性建模中。另一方面，影响很小或没有影响的因素可能会被排除在下游分析之外。 差异表达分析 创建一个设计矩阵和对比 在这项研究中，我们感兴趣的是看到哪些基因在三种细胞群体之间的不同水平上表达。 在我们的分析中，假设基础数据是正态分布的，假设线性模型符合数据。 为了比较Basal和LP中的表达水平总共8,425个DE基因。 在Basal和ML之间发现总共8,510个DE基因（4,338个下调基因和4,172个上调基因），并且在LP和ML之间发现总共5,340个DE基因（2,895个下调和2,445个上调）。
1.3K50发布于 2018-08-27 - 来自专栏微光点亮星辰
Oracle 与 MySQL 的差异分析（8）：其他常用函数
Oracle 与 MySQL 的差异分析（8）：其他常用函数 1 NVL 1.1Oracle nvl(a, b)：如果a不为null，返回a，否则返回b。 ‘b’),if(1<>1, ‘a’, ‘b’), if(null, ‘a’, ‘b’); 结果：a b b 3 ROW_NUMBER() 3.1Oracle row_number()：分析函数
2K21发布于 2020-04-10 - 来自专栏生信技能树
单细胞转录组差异分析的8大痛点
单细胞转录组差异分析之所以困难，主要是由于以下8个方面的原因： 标准化（Normalization）问题： 单细胞数据需要经过标准化来校正PCR扩增偏倚、批次效应以及数据分布的偏差。 这种方法可能有助于克服上述一些挑战，提高单细胞转录组差异分析的准确性和可靠性。 基于广义线性混合模型（GLMM）做单细胞转录组差异分析 在这篇论文中，作者提出了使用广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Model, GLMM）来处理单细胞转录组数据的差异表达分析 数据集涉及8种不同的细胞类型，每个细胞类型分为未刺激对照组和IFN-β刺激组。 这些结果表明，作者提出的GLMM方法在处理单细胞数据的差异表达分析方面具有潜在的优势，尤其是在考虑批次效应和样本内变异时。
1.1K10编辑于 2024-07-05 - 来自专栏生信补给站
差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析
本文为群中小伙伴进行的一次差异分析探索的记录。 前段时间拿到一个RNA-seq测序数据（病人的癌和癌旁样本，共5对）及公司做的差异分析结果（1200+差异基因），公司告知用的是配对样本的DESeq分析。 考虑到平时limma和DESeq2包进行差异分析时没有特别注明是否配对，这配对和非配对有啥区别呢？ 于是分别尝试使用limma和DESeq2包的非配对分析，发现得到的差异基因和公司的差距很大。 可以看到常规的DESeq2分析比limma voom分析多了一些差异基因，但是和公司给的1200+的差异基因还是差远了。 总结来说，由于算法的不同，不同差异分析的R包得到的差异基因数量不完全一致。重要的是，针对配对的样本，如果不进行配对分析而用常规的差异分析，这样的结果可能会大不相同。
8K42发布于 2021-03-03 - 来自专栏R语言数据分析
基因差异表达分析
差异表达分析理论基于RNA-seq的差异表达分析Differential expression analysis的背景及标准流程。 基于在线网站的分析TCGA数据库**简介**：TCGA数据库全称为The Cancer Genome Atlas，主要储存关于各类肿瘤的一个基本信息，包括RNAseq，miRNAseq，DNA甲基化，CNV 在线分析差异表达基因GEO数据库介绍（四）：GEO2R在线分析筛选差异基因_哔哩哔哩_bilibili利用R语言进行生信分析R语言基础及学习教程1、R语言学习学习视频可以参考生信技能树相关视频：【生信技能树 ：GEO数据挖掘全流程分析TCGA数据库下载及全流程分析（更新中）表达芯片数据分析1-腾讯云开发者社区-腾讯云表达芯片数据分析2-腾讯云开发者社区-腾讯云表达芯片数据分析3——基因差异分析绘制火山图及差异基因热图 -腾讯云开发者社区-腾讯云表达芯片数据分析4——复杂数据及其分析（多分组数据）-腾讯云开发者社区-腾讯云表达芯片数据分析5——多组数据联合分析-腾讯云开发者社区-腾讯云最新更新于 2024.10.22
60920编辑于 2024-10-22 - 来自专栏R语言&linux
下游表达分析——差异表达分析
match(colnames(rawcount), group$run_accession), c("run_accession","sample_title")]group# 差异分析方案为 cellwidth = 30,cluster_rows = T, cluster_cols = T, width = 7.5,height = 7)三、差异表达分析 1.edge 差异分析p value 看显著程度 FDR：校正后的p值logFC看差异程度 fold change，取log之后通过正负号来判断上调和下调rm(list = ls())options(stringsAsFactors lrt <- glmLRT(fit, contrast=c(1,-1)) # 提取过滤差异分析结果DEG_edgeR <- as.data.frame(topTags(lrt, n=nrow(DEG), airwayData.Rdata")lnameexpress_cpm1 <- rownames_to_column(as.data.frame(express_cpm) ,var = "ID")# 读取差异分析结果
1.1K10编辑于 2023-11-01 - 来自专栏芒果先生聊生信
差异分析03，一切差异皆可检
因此，检测基因表达差异时，起码要检测兴趣基因的mRNA和protein，所以要用到RT-PCR和Western blot。 ? 正如我们在生信分析的总结中所说，差异表达是研究的起点，也是研究的难点。 入门级别 差异表达的检测一般是放在文章的Figure1，入门级别是从细胞水平入手的。检测方法包括qRT-PCR、Western blot、免疫组化（包括免疫荧光），生信分析可辅助证明。 ? 图C是对临床标本的肿瘤浸润淋巴细胞做进一步流式检测，分析CD8+T细胞不同耗竭状态的比例。 ? 图D是肝癌小鼠模型中肿瘤浸润淋巴细胞耗竭状态的检测，方法是流式细胞术。 ? 补充图Figure1中图A和图B是生信分析结果。图A是韦恩图对多个数据库的检测结果取交集；图B是对耗竭性CD8+T细胞中的TOX进行对比分析，箱型图。 图a和图b是多维分析和GO分析不同组别中差异表达的基因。 ? 图c是热图展示差异表达的基因，图d是热图展示染色质调控相关的基因，图e是对图d的可视化视图展示；图f显示RNA质谱分析的结果。
74610发布于 2020-07-07 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：差异分析（10）
在这里，我们将采用类似于 Diffbind 中的方法，并在 ATACseq 分析中合理建立。1. 差异计数我们现在确定出现非冗余峰的样本数量。在这里，我们将 rowSums() 函数与我们的出现矩阵一起使用，并选择出现在至少 2 个样本中的那些样本。 差异注释在最后一部分，我们可以将我们的差异 ATACseq 区域注释到基因，然后使用基因信息来测试 GO 集的富集。 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析。这里我们使用clusterProfiler来识别富集。 DB_ATAC <- as.data.frame(anno_KidneyMinusHindbrain)DB_ATAC[1, ]图片由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析
1.2K20编辑于 2023-01-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：差异分析（10）
在这里，我们将采用类似于 Diffbind 中的方法，并在 ATACseq 分析中合理建立。 1. 差异计数 我们现在确定出现非冗余峰的样本数量。在这里，我们将 rowSums() 函数与我们的出现矩阵一起使用，并选择出现在至少 2 个样本中的那些样本。 差异注释 在最后一部分，我们可以将我们的差异 ATACseq 区域注释到基因，然后使用基因信息来测试 GO 集的富集。 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析。这里我们使用clusterProfiler来识别富集。 as.data.frame(anno_KidneyMinusHindbrain) DB_ATAC[1, ] DB_ATAC 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析
62820编辑于 2023-02-27 - 来自专栏生信星球
meta分析整合多次差异分析结果
分别对两个数据集做差异分析，然后画 Venn 图取重叠部分。 优点：逻辑简单，读者一看就懂。 缺点：存在严重的**“漏斗效应”**。 ，deg1和deg2是两个数据各自差异分析的结果表格。 如果是多次差异分析，也同样支持，准备多次差异分析的结果，然后后续代码rma的method参数从FE改为REML即可。 2.数据清洗 1.两个差异分析结果都需要有Symbol、logFC和SE(标准误)列。 差异分析常用的三大R包中，deseq2直接提供了SE值，即lfcSE 列。 4.两个差异分析结果数据取交集。
37210编辑于 2026-01-27 - 来自专栏芒果先生聊生信
TIMER做差异分析散点图
前面，我们已经分享oncomine数据库做转录水平的差异分析，并推荐用oncomine+GEPIA双验证模式做差异分析。 对于单基因的差异分析，尤其是与肿瘤浸润免疫细胞表型相关的分析，芒果建议采用这种方法，确实做到统筹兼顾，有局部聚焦（oncomine）和全局通览（TIMER）的神奇效果。 TIMER数据库也是可以做差异表达分析的，而且还不错呢。在Diff Exp选项输入基因名称，点击submit即可生成。 ? cells, CD8+ T cells, Neutrphils, Macrophages and Dendritic cells等六种免疫细胞的浸润情况。 差异表达分析。 ? 相关性分析。 ? ? 最后的评估模块其实是该数据库的特色。在掌握下载TCGA数据路数据的条件下，结合该数据库的这种功能，接近更高层次的论文。 ?
2.2K30发布于 2020-06-24 - 来自专栏生信技能树
多分组差异分析续集
大家学习到的通常是两个组的样本进行差异分析，然后走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释等等。 这些流程的视频教程都在B站和GitHub了，目录如下： 第一讲：GEO，表达芯片与R 第二讲：从GEO下载数据得到表达量矩阵 第三讲：对表达量矩阵用GSEA软件做分析 第四讲：根据分组信息做差异分析 第五讲 ：对差异基因结果做GO/KEGG超几何分布检验富集分析 第六讲：指定基因分组boxplot指定基因list画热图 第七讲：根据差异基因list获取string数据库的PPI网络数据 第八讲：PPI网络数据用 比如拿某一组的样本与剩余其它组所有样本进行比较，这样的差异分析策略还是蛮流行的！我前面在生信技能树也写过教程：如果你的分组比较多，差异分析策略有哪些？
1.5K10发布于 2019-12-12 - 来自专栏微生态与微进化
组间差异分析：Anosim
无论是野外环境样品，还是室内试验样品，一般我们都会设置样方或平行样来增强分析的准确性，必要时还会进行区组设计，因此在数据分析中需要进行组间差异的比较判别。 tests）来计算显著性，R语言vegan包含有多种非参数检验方法，包括Anosim、Adonis、MRPP等，不同方法在统计量的选择、零模型等方面存在差异。 Anosim分析（Analysis of similarities）是一种基于置换检验和秩和检验的非参数检验方法，用来检验组间的差异是否显著大于组内差异，从而判断分组是否有意义。 Anosim分析使用距离进行分析，默认为method="bray"，可以选择其他距离（和vegdist()函数相同），也可以直接使用距离矩阵进行分析。 示例数据下载链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1X0W-ns8kSdwzyliycYwV8A 提取码：65pc END
3K21编辑于 2022-05-05 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
limma做RNAseq差异分析
limma是一个很强大的用于分析芯片的R包，也可以用于RNA-Seq的差异分析 以两个组比较为例：首先输入count表达矩阵，这里也跟其他差异分析R包一样，不要输入已经标准化的数据。 ://stats.stackexchange.com/questions/160255/voom-mean-variance-trend-plot-how-to-interpret-the-plot 差异分析 __biz=MzI4NjMxOTA3OA==&mid=2247483987&idx=1&sn=aa2ca81e7fe128edaaedc47479c517c9&chksm=ebdf8adadca803cc31261a1ccabf8a6bdb835ce12b670cc01969fcfde51cfdb991d0619e7695&
4.2K40发布于 2020-04-01 - 来自专栏空间转录组
空间生态位差异分析
这种多模态分析的特点包括：整合基因与空间信息：结合基因表达数据与细胞的空间位置，分析空间中不同细胞类型的分布模式。 组织学信息挖掘：利用组织学图像特征（如纹理、颜色分布）来辅助细胞功能分析。2. 与其他工具的集成 CellCharter 兼容多种常用的空间转录组分析工具，能够无缝接入现有的分析工作流程：Scanpy/Squidpy可以轻松与这些工具共享数据并进行扩展分析。 组织发育研究：追踪和分析发育过程中细胞的空间动态变化。疾病微环境研究：如炎症组织中的细胞行为分析。 convergence_tol=0.001)autok.fit(adata, use_rep='X_cellcharter')cc.pl.autok_stability(autok)选择最佳Cluster数,这里看来聚8个 figsize=(5,5), ncols=1, library_id=['Lung9_Rep2'],)可视化聚类结果（这些不同的Cluster就代表不同的Niches）还可以比较不同样本件Niche的差异
95900编辑于 2025-05-29 - 来自专栏微生态与微进化
组间差异分析：Metastats
Anosim、Adonis、MRPP等基于群落的组间差异分析可以快速的对分组的有效性进行评估。然而，有时候我们还想进一步知道不同区组的微生物群落差异在哪里，也即那些物种是显著差异的。 在不同区组中寻找差异物种常用的两个工具是Metastats和LEfSe。 当然，由于Metastats采用的非参数t检验，只能分析两个分组；而LEfSe则因为使用的Kruskal-Wallis秩和检验可以分析两个以上的分组。 ，根据研究需求可以导出这些物种名并进行后续的系统发育与功能分析。 示例数据下载链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1X0W-ns8kSdwzyliycYwV8A 提取码：65pc END
2.4K10编辑于 2022-05-05 - 来自专栏R语言学习
表达差异基因分析
1安装BiocManage,再安装DESeq2包 > # <差异基因分析> > # 1.判断是否有BiocManager包，若不存在则安装 > options(repos=structure(c(CRAN sample_info.txt",header = T,row.names = 1) > coldata <- coldata[, c("condition", "type")] image.png 4.制作dds对象，构建差异基因分析所需的数据格式 5.差异分析结果 > dds <- DESeq(dds) 6.提取结果，在treated和untreated组进行比较 res <- results(dds, contrast = c("condition [1] 356 7.输出图片 plotMA(res) #画火山图，横轴是标准化后的平均readscount，纵轴是差异倍数，大于0是上调，小于0是下调,蓝色点表示显著差异的基因 image.png 8使用ggplot自己绘制火山图 > pvalue<-res$padj > pvalue<-as.matrix(pvalue) > fc<-res$log2FoldChange > fc<-as.matrix
1.7K00发布于 2020-09-22
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