# 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.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
1
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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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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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
小罗碎碎念生存分析 (survival analysis) 是一种分析数据的术语，该数据以时间为形式，用于描述从定义明确的时间起点 (time origin) 到某个特定事件或终点的发生。在医学研究中，时间起点通常对应于将个体招募到实验研究中，例如比较两种或多种治疗的临床试验。这又可能与特定疾病的诊断、治疗方案的开始或某些不良事件的发生相吻合。如果终点是患者的死亡，那么得出的数据就是实际的生存时间
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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# 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
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
常见的基因功能富集分析方法可以认为分两代。(1)第一代:基于目标基因集预筛选的功能富集分析方法基本步骤包括两步：(a)从背景基因集合，按照一定固定阈值(例如，是否差异显著)筛选目标基因集。这属于一个二分类的策略，例如将基因分为差异表达与无差异表达的。(b)通过一些统计方法(例如，超几何检验)证明目标基因集(例如差异表达基因)的基因更多集中在某些通路中。第一代富集分析方法，简单易懂，所以我们常见的结
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2023-06-20 14:46:06
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GEO芯片数据下载和探针ID转换（保姆级教程）一、问题描述探针ID转换数据是否预处理过二、Rstudio的安装（建议阅读，避免后续转换时出错）安装包的下载安装步骤三、（正文）芯片数据下载和ID转换相关设置和包的加载数据下载 本文章主要参考了： ①R 语言的安装（详细教程） ②GEO芯片数据下载和探针ID转换一、问题描述探针ID转换我们需要的基因表达量信息在NCBI的GEO数据库中对应的编号为GS
在数据分析过程中离不开表格，通常使用Excel来做数据分析，行和列用来存放不同的数据，表格能清晰直观的展示数据，而且可以将多张表组合联系起来，这种不约而同的规范也同样适用于R语言。R语言中的数据框（DataFrame）是一种非常重要的数据结构，用于存储和处理表格数据。数据框类似于一个表格，其中包含行和列，每列可以包含不同类型的数据（如数字、字符或因子），但同一列中的所有数据必须是相同类型。数据框的
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
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
芯片质量分析芯片数据预处理获取差异表达基因GO和KEGG分析聚类分析 (本文于2013.09.04更新） “差异”是个统计学概念，获取差异表达基因就要用统计方法，R的统计功能很强大，适合做这样的事情。 用前面的方法读取数据： library(affy)
library(tcltk)
filters <- matrix(c("CEL file", ".[Cc][Ee][Ll]", "All"
