1 概念聚类分析又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样本或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它讨论的对象是大量的样本，要求能合理地按照各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即在没有先验知识的情况下进行的。聚类分析----无监督学习方法聚类是为了更好地分类2 两种类型在实际问题中，收集n个样本，对每一个样本测量p个指标/变量：Q型聚类根据p个指标对n个样本进行分类如：根据多项
聚类讲到此，也是我聚类系列的最后一篇博客了，最后一篇的话我们就来讲一下谱聚类。 谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类方法，主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远（或者相似度较低）的两个点之间的边权重值较低，而距离较近（或者相似度较高）的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，
Count normalization with DESeq2 | Introduction to DGE精华步骤代码说明1.my_rawcout_explant 为表达矩阵 行名为基因 列名为样本 ，矩阵必须是raw data 不可以是normalized之后的矩阵2.my_coldata_explant 为dataframe，是样本的meta信息，行名为样本名，列名为样本的各种me
以下操作全部基于R中的DESeq2函数包使用DESeq2的两点要求：DEseq2要求输入数据是由整数组成的矩阵。DESeq2要求矩阵是没有标准化的。下面是基本流程：一、准备工作： 确定工作路径，以确保上传文件时无误getwd() #显示当前工作目录
setwd() #设置工作目录操作实例：> getwd()
[1] "C:/Users/Larkin/Documents"
> set
一、对称密码 1、机密性（看不到明文） 2、算法：DES(Data Encryption Standard)：已被暴力破解 三重DES(3DES、EDEA）：过程 加密（秘钥1）-解密（秘钥2）-加密（秘钥3） （1）DES-EDE2：秘钥1和秘钥3相同 和 （2）DES-EDE3：秘钥均不同 特点：安全
DEseq简介寻找组间显著表达变化的基因，以解释基因表达水平的变化对生物功能的变化最直接的办法就行进行转录组测序和定量。那如何从不同组定量的转录组寻找到那些显著差异的基因呢？DESeq 就是来解决这个问题的，它主要使用负二项分布的模型来进行差异分析。DESeq2是DEseq的升级版，但是DEseq2只适用于有生物学重复的试验，而DEseq既可以做有生物学重复也可以做无重复（或部分重复的）试验。2.
转录组差异表达分析小实战（二）八月 14, 2017 Under: Transcriptomics Kai no Comments差异基因表达分析我按照前面的流程转录组差异表达分析小实战（一），将小鼠的4个样本又重新跑了一遍，从而获得一个新的count文件：mouse_all_count.txt，有需要的话，可以下载下来进行后续的差异分析。一般来
这篇文章，对Griffith Lab的DESeq2分析流程做一个解读。理解数据Griffith Lab所使用的基因表达量矩阵总共包含了54个sample，这些sample可以划分为1）normal，2）primary tumor以及3）colorectal cancer metastatic in the liver从差异分析之后开始获取差异表达分析的结果在使用DESeq()函数完成差异表达分析之
一、介绍分析来自 RNA-seq 的计数数据的一项基本任务是检测差异表达的基因。计数数据以表格的形式呈现，其中报告了每个样本已分配给每个基因的序列片段的数量。其他检测类型也有类似的数据，包括比较 ChIP-Seq、HiC、shRNA 筛选和质谱分析。一个重要的分析问题是与条件内的变异性相比，条件之间的系统变化的量化和统计推断。DESeq2是DEseq的升级版，但是DEseq2只适用于有生物学重复的
学习目标 了解 DESeq2 涉及的不同步骤 了解变异的来源并检查 size factors 检查基
学习目标了解 DESeq2 涉及的不同步骤了解变异的来源并检查 size factors
检查基因水平的离散估计了解差异表达分析过程中离散的重要性DESeq2流程前面，我们使用设计公式创建了 DESeq2 对象，并使用下面两行代码运行DESeq2：dds
目录前言Diamond安装教程软件安装过程获取许可证许可证存放位置Diamond的软件使用新建一个工程添加设计文件波形仿真黑色小脚丫使用教程软件的使用建议（强烈推荐你阅读） 前言本人是通信专业，所以先学习的数电，今年要开始学习模电了，这个软件后面也不会用了，而在最初的时候因为安装这个软件费了我好大的神，也是负责数电实验的老师没有给一个好的教程，而今年我附近的其他专业的同学也被这个软件而折
Shared Gene Expression Alterations in Schizophrenia and Bipolar DisorderExpression of cilium-associated genes defines novel molecular subtypes of idiopathic pulmonary fibrosisA.芯片数据的差异分析主要包括三种方法：1.&nb
转录组测序完成后，一般我们会获得一个原始 read count表达矩阵，其中行是基因，列是样品。常用的差异分析工具包括limma、edgeR和DESeq2。DESeq2在测序领域使用最为广泛（google scholar引用高达43284次，edgeR为28076次）。小编今天给大家介绍下我们的在线DESeq2差异分析模块，小伙伴们可以零代码进行GEO数据库表达矩阵的挖掘，后续再利用我们
数据下载点击这里1 安装需要加载的包install.packages(c('dplyr','patchwork','seurat'))2 加载需要的包library(dplyr)
library(Seurat)
library(patchwork)3 读取数据pbmc.data <- Read10X(data.dir = "../data/pbmc3k/filtered_gene_bc_ma
欢迎关注”生信修炼手册”!对于RNA_Seq而言，得到基因/转录本的定量结果仅仅是第一步， 只是对测序数据的
原创
2022-06-21 09:13:07
676阅读
#************************************************************ #差异基因：DESeq2/edgeR/limma #************************************************************ # ...
转载
2021-10-09 16:03:00
376阅读
2评论
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类型的数据。可以是任意features的count数据，比如对各个基因的count，或者外显子，或者CHIP-seq的一些feature，都可以用来做差
几个同义词概念p-value：常用的统计学显著性检验指标，衡量一次检验假阳性率的指标（False positive rate） ；Q value：调整后p-value，衡量错误发现率的指标（False discovery rate，简称FDR）。即使用Q value的这个参 数预估FDR。adjust p-value：调整后p-value值通常情况下，我们可以认为Q value = FDR = a
今天更新TCGA数据库的利用系列第三篇文章，在对TCGA数据进行挖掘时，通常会筛选出来一些表达量显著异常的基因，作为后续研究的对象，这个筛选过程叫做差异分析；本篇文章将分为三大模块对差异分析进行介绍关于差异分析的官方解释：
差异分析就是将一组资料的总变动量，依可能造成变动的因素分解成不同的部份，并且以假设检定的方法来判断这些因素是否确实能解释资料的变动。我自己的一点理解：差异分析就是对总
不仅仅是在使用公共的单细胞转录组数据，其实早在公共芯片数据或者RNA-seq数据挖掘中，就有人在考虑一个问题，这个数据的元信息作者会不会搞错了呢？以性别为例，我们很容易想到表达Y染色体上基因数据肯定是男性，但是我们也知道基因也不是任何时刻都表达，所以如果一个Y染色体上的基因不表达，ta未必是女性。因此我们需要一个比较可靠的标记基因，来确保对性别的区别是正确的。我最初的想法，也是对Y染色体的基因逐个
