本文来自百迈客基因微信公众号(BMK_product) 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...
转录组入门(7):差异表达分析
这个步骤推荐在R里面做,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...
差异表达基因时的Log2FC和FDR值的含义?
转录组分析差异表达基因时,结果中会出现Log2FC和FDR值,这两个是什么意思呢? log2FC中的FC即 fold change,表示两样品(组)间表达量的比值,对其取以2为底的对数之后即为log2...
RNA-Seq分析新工具
利用RNA-Seq技术来分析转录组现在是一种很普遍的方法,在我读PhD期间分析过细菌的转录组数据。做差异表达分析的基本流程是:做质量控制->利用bwa map reads到基因组上->计算...
用samr包对芯片数据做差异分析
本来搞差异分析的工具和包就一大堆了,而且limma那个包已经非常完善了,我是不准备再讲这个的,正好有个同学问了一下这个包,我就随手测试了一下,顺便看看它跟limma有什么差异没有!手痒了就记录了测试流...
用DESeq2包来对RNA-seq数据进行差异分析
差异分析的套路都是差不多的,大部分设计思想都是继承limma这个包,DESeq2也不例外。 DESeq2是DESeq包的更新版本,看样子应该不会有DESeq3了,哈哈,它的设计思想就是针对count类...
用limma对芯片数据做差异分析
用基因芯片的手段来探针基因表达量的技术虽然已经在逐步被RNA-seq技术取代,但毕竟经历了十多年的发展了,在GEO或arrayexpress数据库里面存储的全球研究者数据都已经超过了50PB了!实在是...
利用tophat和Cufflinks做转录组差异表达分析的步骤详解
今天一个同学给我推荐一篇Nature Protocol 上文章,关于转录组差异表达分析。尚在正式通读之前习惯性浏览一遍图表,说实在这篇文章着实让我觉得有点“另类”。这是一篇活生生的利用Bowtie、t...
转录组测序概述及实验分析流程
一、 转录组测序概述 转录组是特定物种、组织或细胞类型转录的所有RNA(转录本)的集合,包括mRNA和非编码RNA(Non-coding RNA, 非编码RNA又包括:tRNA,rRNA,snoRNA...
差异基因分析方法
在利用RNA-seq数据比较分析两个样品中同一个基因是否存在差异表达的时候,一般选取两个标准: i)FoldChange FoldChange,很容易理解了。就是两样品中同一个基因表达水平的变化倍数。...