方差分析基本原理、一个因变量的单因子独立样本、双因子独立样本单因子方差分析library(reshape2)
table8_2<-melt(table,variable.name="品种",value.name = "产量")
mode1<-aov(table8_2$产量~table8_2$品种,data=table)
summary(mode1)方差分析模型的参数估计mode1$co
差异基因表达分析是一种常见的生信分析方法，是每个生信人都必须掌握的技术，本文将使用R语言演示如何利用limma包分析TCGA的RNA基因表达矩阵。首先，准备好所需的数据，如下图所示，基因表达数据为一个包含样品与基因的矩阵。首先，打开R之后先加载所需的R包。其中，limma是差异基因表达分析的一个常用R包
1、GSVA/基因集变异分析定义：将分析的功能单元从基因向基因集进行改变，进行基因集（通路）级别的差异分析。2、分析原理：将基因在不同样本间的表达矩阵（列为样本，行为基因名）转化成基因集在样本间的表达矩阵，评估不同的通路在不同样本间是否富集，研究目标基因集在不同样本间的差异、寻找重要的基因集 3、单细胞运用场景a、分析组间细胞功能差异b、分析细胞亚群异质性4、下游分析a、limma通路差
介绍 RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因
介绍RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因表达的差异，还可以发现新的亚型并分析 SNP 变异。本教程将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程，旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。由于完整
对于对于测序而言，单细胞测序算是很火的一个测序技术了。简单来说单细胞测序技术的，就是对每一个细胞来进行测序。相较于之前的RNA-seq而言，我们其实是对某一块组织所有的RNA进行检测，由于一块组织里面有好多的细胞，而且这些细胞也不一定全是肿瘤细胞，所以说我们对于这些细胞的测序获得的基因表达的结果，有可能并不是肿瘤的表达情况。这个时候如果做单细胞测序的话，那就会检测每个细胞当中基因的表达情况了，这样
在学习单细胞数据的时候，使用 R 语言进行下游分析，作为生信工程师或者说是大数据工程师，甚至是程序员都无法记住所有 R 语言的使用，好记性不如烂笔头，记录下来（2022年7月13日）： 1、biocondauctor 使用 官方网址：http://bioconductor.org/ 点击 Install 之后：Bioconductor 安装其他的包代码：BiocManager::install()
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2023-08-09 13:12:08
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前言上期我们介绍了基于 limma 来做差异表达基因，那么这期来讲一下 DESeq2，那么这两款软件有什么区别吗？区别主要在于一个是计算芯片探针给出来的结果，而 DESeq2 是基于NGS 测序结果中 Read counts 来计算差异表达，根据输入数据的不同，我们对比一下做法。在比较高通量测序分析中，一项基本任务是分析计数数据，如 RNA-seq 中每个基因的 Read count，以获得跨实验
**数据整理** 准备数据：之前所下载的样本数据 将之前所下载的样本数据进行解压，使用excel将文件打开 发现所下载样本有两种情况，一，有基因名，二，无基因名，只有基因id一，有基因名1.使用excel将文件打开所下载的样本发现第一行为样品名，第一列为基因名，需要滑到最后将注释信息删掉。 2.将excel滑到顶端，发现样品名和基因名重叠了，需要将样品名全部向后移动一位，并将第一行第一列的位置命名
质控和数据过滤准备工具：R。 准备数据：上期经过整理的数据geneMatrix。 注意事项：R的安装目录和文件所在位置都不可有英文。 R 语言所需安装的包：#if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
# install.packages("BiocManager")
#BiocManager::install("singsco
组间差异的非参数检验若数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设，可使用非参数方法两组的比较Mann-Whitney U检验两组数据独立时使用。 用来判断一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体要大。> library(MASS)
> with(UScrime,by(Prob,So,median))
> wilcox.test(Prob~So,data = UScrime)这其
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2023-08-21 18:02:41
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Abstract单细胞RNA-seq使研究者能够以前所未有的分辨率研究基因表达图谱。这一潜力吸引着更多科研工作者应用单细胞分析技术解决研究问题。随着可用的分析工具越来越多，如何组合成一个最新最好的数据分析流程也越来越难。我们详细阐述了一个典型的单细胞转录组分析各个步骤的细节和注意事项，包括预处理（质控、标准化、数据校正、特征选择、降维）和细胞/基因水平的下游分析等。基于独立的比较研究，我们为每一步
文章目录写在前面写作来源开始为什么要用单细胞测序原始数据产出形式单细胞基本流程一些背景知识点为什么不使用RPKM等类似的统计量CV（标准差/均值）单细胞的样本配置质控部分标化问题tsne与pca为什么要去除核糖体和线粒体UMI，indrops`, `SEQC`, `zUMIs原理与流程应用方向R包需求等环境的设置R包的安装代码实操关于单个10x的祖传代码实战部分（前面稍微看下就可以了）下载数据将
一、构建hvg并查看是否有MT/ERCC基因混杂情况hvg基因为高变化基因，即在各个样本中，表达量差异最为明显的基因。#highly Variable gene:简单理解sd大的
scRNA <- FindVariableFeatures(scRNA, selection.method = "vst", nfeatures = 1500)
#根据文献原图，挑选变化最大的1500个h
◆ 单细胞测序的概念 ◆ 上节我们讲到转录组测序相关内容，这期将继续学习单细胞转录组测序。单细胞测序技术(single cell sequencing)，简单来说，就是在单个细胞水平上，对基因组、转录组及表观基因组进行测序分析的技术（图1）。图1.单细胞测序技术◆ 为什么做单细胞转录组测序？ &nbs
## 使用R语言进行多组差异表达基因分析
在生物学研究中，差异表达基因分析是一种常见的方法，用来寻找在不同条件下基因表达水平发生变化的基因。而在R语言中，我们可以使用一些强大的包来进行多组差异表达基因分析，比如`edgeR`和`DESeq2`。这些包提供了一些统计学方法，可以帮助我们找到在不同组之间表达水平存在显著差异的基因。
### 安装和加载必要的包
在进行多组差异表达基因分析之前，首先
文章目录1. 什么是单细胞测序2. 单细胞基因组测序技术2.1 Phi29 DNA Polymerase2.2 DOP-PCR技术2.3 MDA技术2.4 MALBAC技术2.5 LIANTI技术3. 单细胞基因组测序技术的实际应用参考文献 1. 什么是单细胞测序 在前面我们介绍了测序技术的发展历史，以及测序技术的基本原理。在这一节，我们将真正的进入到单细胞测序的领域，介绍单细胞测序的基本原理
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DESeq21 # 下面是在R语言中操作
2 # 载入安装工具
3 > source("http://bioconductor.org/biocLit
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2023-07-09 17:04:59
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这里我们就要讲讲如何从海量的芯片数据中寻找到差异表达的基因。首先，我们得知道为什么我们需要找这些差异表达的基因。其实在肿瘤的发生发展过程中，很多平时沉默的基因开始高表达，而原本那些正常表达的基因，它们的表达量可能就会下调。也恰恰这些与平时正常基因表达量发生变化的基因，它们的存在启动了肿瘤的发生。所以，如果我们要研究肿瘤发生的机制，研究这些差异表达的基因是必不可少的。利用在线工具GEO
单细胞多组学数据介绍①——单细胞甲基化数据一、甲基化数据格式介绍1.cpg level data2.feature level data3. loading data二、分析方法1./QC/: 质量控制(cpg_level)1.load R package2. Load sample metadata3.Load methylation data4.Plot QC statistics2. /d
官方认定的不编程差异分析工具。 众所周知，如何在浩如烟海的分子中做出取舍，并真正确定分子主变量，是科研启航至关重要的一步。而酸菜老师的筛猜二字决，就是基本敲定一个候选分子的不二法宝。
芯片作为高通量数据筛选的最常见技术平台之一可提供成千上万的基因表达量变化。鉴于这上万的基因不一定都参与疾病的发生，因而从芯片数据中找寻候选分子，就要进行差异基因表达分析。
《生信体系课-上篇》段
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2023-06-21 18:22:12
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