文章目录RNA-seq 数据分析流程相关软件安装下载数据sra转fastq格式数据质控数据质控，过滤低质量reads，去接头比对首先下载参考基因组及注释文件，建立索引比对sam文件转bam为bam文件建立索引reads的比对情况统计计数 counts差异基因分析RNA-seq 数据分析流程相关软件安装可以安装 conda,在后续其他软件安装时非常好用。可自行百度进行安装
可根据文献调研，转录组数据
我们都知道RNA-seq是通过NGS技术来检测基因表达量的测序方法。在衡量基因表达量方面，若是单纯以比对到参考基因的Reads个数（我们通常称之为Count值）来衡量基因的表达量，在统计上是一件相当不合理的事。今天就为大家介绍一下衡量基因表达量的RPKM和FPKM两种方法。 在随机抽样的情况下，序列较长的基因被抽到的概率本来就会比序列短的基因高，如此一来，序列长的基因永远会被认为表达量较
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2023-08-03 14:13:50
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# 基因表达量t检验 R语言实现流程
## 1. 确定数据格式和目标
在进行基因表达量t检验之前，我们需要明确数据的格式和目标。通常情况下，基因表达量数据是存储在矩阵或数据框中的，每一行代表一个基因，每一列代表一个样本。我们的目标是比较两组样本的基因表达量是否存在显著差异。
## 2. 准备数据
首先，我们需要导入所需的R包，例如`edgeR`或`DESeq2`，这些包包含了进行基因表达量t检
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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基因表达谱热图的绘制1.数据的获取–从NCBI数据库下载基因表达谱数据 2.数据整理–将所有下载的基因表达谱数据放在一个Excel里，如下再转成文本文档（grain2.txt)。 3.R语言绘制热图（直接复制>后的代码）getwd() 查看当前工作目录 setwd("D:/1-R/myfile/file4")将工作目录设为grain2文本所在文件夹
install.packages(‘ph
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2023-06-20 14:47:20
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本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。在生物信息领域我们常常使用 R 语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同 R 包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。
什么是热图(Heatmap) 热图是一个以颜色变化来显示数
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2023-07-16 16:32:24
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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
## 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
# R语言单基因表达散点图
## 概述
在生物学研究中，单基因表达散点图是一种常用的可视化工具，用于展示不同基因在不同条件下的表达水平。它可以帮助研究人员识别基因表达的模式和趋势，从而推断基因的功能以及参与的生物过程。
本文将介绍如何使用R语言创建单基因表达散点图，并以具体的实例来展示其应用。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装R语言和一些常用的数据处理和可视化包，如`ggplot
# 用R语言获取本地GEO表达数据
## 什么是GEO表达数据？
GEO（Gene Expression Omnibus）是一个公共数据库，存储了大量的生物信息学数据，包括基因表达数据、序列数据、微阵列数据等。通过GEO数据库，研究人员可以获取并分析不同实验条件下的基因表达情况，从而揭示生物学过程中的关键基因和调控机制。
## 如何在R语言中获取本地GEO表达数据？
在R语言中，我们可以使
1.请根据R包org.Hs.eg.db找到下面ensembl 基因ID 对应的基因名(symbol)
包中自带函数toTable可以将各种命名方式转换为数据框
其中每种命名方式都和共同的gene_id对应,可以通过gene_id对各个命名数据框进行联结操作。> head(toTable(org.Hs.egENSEMBL))
gene_id ensembl_id
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百日筑基篇——差异基因分析Limma包（R语言初识七） 文章目录前言一、Limma 包介绍二、使用步骤1. 数据预处理2. 进行voom转换3. 得到差异表达数据4. 样本间距离的可视化三、DESeq2包于limma包比较1. 共同点2. 区别总结 前言书接上章，简述了在R中用DESeq2包进行差异基因分析；其实，还可以用另外的R包，本章则简述Limma包在差异基因分析中的应用，并于DESeq2包
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
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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# R语言基因表达数据转化log
在生物学研究中，基因表达数据通常是通过测序技术获得的。这些数据包含了基因在不同组织、不同条件下的表达水平。为了更好地分析和可视化这些数据，通常需要对原始数据进行一些预处理和转化。其中一个常见的处理步骤就是将原始表达数据转化为对数(log)值。
## 为什么要将基因表达数据转化为log值？
将基因表达数据转化为log值有几个好处：
1. **数据分布更接近正态
1. 火山图的用途主要是展示差异表达的基因，通常应用于转录组研究，也能应用于基因组，蛋白质组，代谢组等统计数据。2. 怎么看火山图1）坐标轴：横轴是log2(Fold change)，显示差异倍数（FC），点越偏离中心，表示差异倍数越大；纵轴是-log 10 (adj. p-value)，显示显著性，点越靠图的顶部，表示差异越显著；2）点：图中每个点代表一个检测到
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2023-07-26 12:41:41
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我前面写过 单基因GSEA分析策略（数据分析免费做活动继续） ，然后马上就碰到了一个求助，复现下面的图表！发表在Cancer Management and Research的简单数据挖掘杂志：Apolipoprotein C1 (APOC1) promotes tumor progression via MAPK signaling pathways in colorectal cancer，仔细
我是目录前言1、GGEBiplot简介2、GGEBiplot使用步骤2.1 引入库2.2 图像界面操作3、GGE 双标图重要功能图型。3.1 “哪个赢在哪里”图3.2 “环境间关系”图3.3 “区分力和代表性”图3.4 “高产性和稳产性”图总结参考文献 前言双标图分析可直观分析农作物品种多点试验数据和其他类型的两向数据。经过实践检验，这种方法越来越被植物育种家和农业研究人员的推崇。本章内容主要简
如何使用R语言创建气泡图
# 引言
气泡图是一种能够同时表达三个变量的图表，常用于数据可视化和数据分析。它通过数据点的位置和大小来表示三个变量，其中位置表示两个数值变量的关系，大小表示第三个变量的数值。气泡图直观且易于理解，适用于多种领域，包括金融、生物学、环境科学等。本文将介绍如何使用R语言创建气泡图。
## 准备数据
首先，我们需要准备数据。假设我们有一个关于不同城市的数据集，包含了城市的
原创
2023-08-21 04:45:38
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还在利用hisat, tophat这些耳熟能详的软件将read比对到基因组（转录组）上，然后统计每个基因的count数么？试试这些不需要比对，速度更快的工具吧。 Salmon(Patro et al. 2016), Sailfish (Patro, Mount, and Kingsford 2014) kallisto (Bray et al. 2016) RSEM(B. Li and Dewe
