基于 RNA 数据的分析还有很多展示形成，我这里都会一次介绍，以及最后的 SCI 文章中的组图，完成所有分析流程，首先讲下 MA 图形的绘制流程，这里还是非常全面的，仅供参考！MA plotMA-plot （M-versus-A plot），也称为 Bland-Altman plot，主要应用在基因组数据or 转录组的数据展示，主要是对于数据分布情况的可视化。该图将数据转换为M（对数比）和 A（平
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2024-04-28 16:26:40
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问 1：
在没有重复实验的情况下，用 RPKM 要怎么做检验呢？
答：
如果要用泊松分布做差异分析模型的话，必须要用 reads count 的。只有 RPKM值的话，可以用 RPKM 的公式反推 reads count 数，再做检验。
问 2：
Deseq 是怎么控制 reads 多重比对的？
答：
Deseq 只是一个差异分析的软件，多重比对的分配是在 Deseq 之前的。 De
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2024-06-18 10:28:24
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DESeq2的适用性分析来自RNA-seq的计数数据，基因任务是检测差异表达基因。 也适用于其他分析：ChIP-Seq、HiC、shRNA筛选。快速开始dds = DESeqDataFromMatrix(countData = cts,
colData = colData,
design = ~batch + condition)
dds = DESeq(dds)
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2023-12-06 19:28:12
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文章目录引言安装并导入DESeq2包数据要求制作dds对象，进行差异分析筛选差异基因完整代码其他问题 引言对于组学分析来说，常常会寻找组间的差异，例如差异基因（转录组）、差异菌（宏基因组）以及差异通路（宏基因组），而转录组分析上最为经典的DESeq2包对于以上分析也都适用 DESeq最早在2010年发表在Genome Biology上，2014年上更新版本DESeq2。DESeq2是基于负二项广
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2023-10-11 06:44:33
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基因表达差异的显著性分析简称表达差异分析，其目的是比较两个条件(包括种属、表型等)下的基因表达差异，通过一定的统计学方法，从中识别出与条件相关的特异性基因，然后进一步分析这些特异性基因的生物学意义。基因表达差异分析的第一步是要识别在两个条件下有显著性表达差异的基因，简称差异表达基因。那么怎样才能称得上显著性表达差异？通常是指一个基因在两个条件中表达水平的检测值差异具有统计学意义，往往基于一定的统计
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2023-12-13 12:30:26
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前言大多我们在做完差异表达之后都会看下我们的差异基因筛选的是否能将分组结果展现出来，都会选择热图，主要是热图技能聚类，又可以展现表达量的大小，非常直观，所以这期我们就说下热图的绘制方法。实例解析1. 数据读取数据的读取我们仍然使用的是 TCGA-COAD 的数据集，表达数据的读取以及临床信息分组的获得我们上期已经提过，我们使用的是edgeR 软件包计算出来的差异表达结果，合并了原始的 Count
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2023-09-23 09:12:15
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# 基因表达差异分析入门指南
在当今生物信息学领域，基因表达差异分析是一项重要的技术，用于比较不同条件下的基因表达谱。这篇文章将帮助你了解实现基因表达差异分析的基本流程，并通过具体的Python代码示例来指导你完成这一任务。
## 流程概述
下面的表格展示了开展基因表达差异分析的一般流程：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-09-22 04:02:48
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我个人认为生物信息学是生命科学和计算机科学还有统计学所构成的一门交叉学科。私以为目前网络上的文献有些晦涩难懂。为了更好地帮助新手入门，现将目前网络上的各种文献资料总结为本文，供各位同行参阅。目前生物信息学常用的分析法有如下几种：基因差异表达的显著性分析(又称差异表达分析) DEG功能富集分析(Go分析和Kegg分析)加权基因共表达网络分析(Weighted Gene 
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2024-08-16 13:34:00
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# 如何实现基因表达差异谱分析的Python指南
在生物信息学中，基因表达差异分析是一项常见的任务，目的是寻找在不同样本或不同处理条件下表现出显著表达差异的基因。这个过程可以帮助我们理解生物学机制以及相关疾病。接下来，我将逐步指导你如何用Python实现基因表达差异谱分析。
## 分析流程
首先，我们可以将整个分析过程分为以下五个步骤：
| 步骤 | 描述
# Spark用于差异表达基因分析
在生物信息学中，差异表达分析是从 RNA 测序数据中找出基因表达在不同条件下的变化。Spark 是一个强大的大数据处理框架，可以高效地处理大量数据。因此，利用 Spark 进行差异表达基因分析变得越来越受欢迎。在这篇文章中，我们将探讨使用 Spark 进行基因表达数据处理的步骤，并提供相应的代码示例。
## 什么是差异表达基因分析？
差异表达基因（Diff
edgeR是一个研究重复计数数据差异表达的Bioconductor软件包。方法：基于负二项分布的统计方法，包括经验贝叶斯估计、精确检验、广义线性模型和准似然检验。应用：与RNA-seq一样，edgeR包也可用于其他测序数据，包括ChIP-seq、ATAC-seq、亚硫酸氢盐seq、SAGE和CAGE。1.读入数据到DGEList对象library(edgeR)
# 下载GSE63310 Suppl
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2023-12-21 10:54:24
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文章目录介绍环境搭建软件下载结果展示基因数据下载流程基因数据处理利用GEO分析绘制拟火山图 注意，本 系列 有连贯性，每一步都很详细，每一步都很重要，请耐心读完！！ 介绍本系列文主要依据真实论文制图流程，详细说明制图过程，
其中包括：
1. 基因数据下载
2. 制图所需数据格式
3. 火山图制作流程
4. 聚类热图制作流程环境搭建软件下载结果展示基因数据处理 注意删除末行注释基因
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2023-08-31 16:29:08
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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"
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2024-08-21 09:02:56
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最新更新见 http://cangfengzhe.github.io/r/RNA-Seq.html介绍本文参考 bioconductor 中RNA-Seq workflow: gene-level exploratory analysis and differential expression并对其根据需要进行了增减。更多细节还请参考 http://www.bioconductor.org/hel
前言SAM是Significanceanalysisofmicroarrays的缩写，SAM方法可以在不同的样本中筛选显著的差异表达基因，SAM提供FDR假阳性率来筛选显著差异表达基因，SAM方法允许使用者弹性的限制阈值，根据设定的Δ（delta）值来给出不同的结果。本案例探讨使用R包siggenes来实现SAM筛选差异表达基因的过程。1.获取数据首先获得待分析的表达数据，以芯片数据GSE4498
原创
2021-03-26 08:08:34
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# 基因表达差异分析指南
基因表达差异分析是生物信息学中的一个重要任务，能够帮助我们识别在不同条件下基因表达的变化。这对于理解疾病机制、药物反应等方面都具有重要的意义。本文将指导你如何使用R语言进行基因表达差异分析，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是进行基因表达差异分析的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
散点图
数据点在直角坐标系平面上的分布图。在宏基因组领域，散点图常用于展示样品组间的Beta多样性，常用的分析方法有主成分分析(PCA)，主坐标轴分析(PCoA/MDS)和限制条件的主坐标轴分析(CPCoA/CCA/RDA)。
Beta多样性
Beat多样性是生态学概念，专指不同组或生态
\ 虽然结果不错，但是我还是想做得更好。 于是，我开始研究可以提高分数的优化方法。结果我果然找到了一个，它叫遗传算法。在把它应用到超市销售问题之后，最终我的分数在排行榜上一下跃居前列。 没错，仅靠遗传算法我就从219名直接跳到15名，厉害吧！相信阅读完本篇文章后，你也可以很自如地应用遗传算法，而且会发现，当把它用到你自己正在处理的问题时，效果也会有很大提升。 目录 1、遗传算法理论的由来 2、
## 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
原创
2024-04-29 03:20:28
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# 基因差异表达分析：Python实现
基因差异表达分析是生物信息学中的一个重要研究方向，广泛应用于基因组学、转录组学等领域。通过对不同样本或条件下的基因表达数据进行比较，研究人员能够识别出哪些基因在特定情况下表现出显著的表达差异，从而推测其生物学意义和潜在的疾病机制。
本文将介绍基因差异表达分析的基本流程，并提供一个简单的Python代码示例，帮助大家理解如何在实际操作中应用这一技术。
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