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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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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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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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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进行相关性分析的代码主要涉及数据处理和统计分析。以下是使用 Python 进行相关性分析的一般步骤：1.导入必要的库：import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt 2.读取数据：将你的数据加载到 Pandas DataFrame 中。data = pd.rea
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2024-09-04 03:06:08
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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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现状某社交游戏公司有一款游戏本月的销售额相比上月有所下滑，需要我们分析下滑的原因，并提升销售额。这个游戏的销售额之前一直保持增长，而这个月却下降了。从市场环境和游戏本身的状态来看，不太可能由于游戏本身内容导致，于是我们需要找出哪些用户产生差异导致销售额下降。近两个月销售额数据发现问题首先，我们需要知道本月和上月相比有哪些点不同。我们尝试进行下述假设。销售额减少的原因可能有以下两点：1. 在营销宣传
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2024-08-21 12:49:19
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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
之前做Spark大数据分析的时候，考虑要做Python的版本升级，对于Python2和Python3的差异做了一个调研，主要对于语法和第三方工具包支持程度进行了比较。基本语法差异核心类差异Python3对Unicode字符的原生支持Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str和unicode，Python3只支持unicode的string。python2和
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2024-06-26 22:54:06
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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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# 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 |
# 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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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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我们在服务器上跑完WRF时，不免会有许多的wrfout文件，这时候就需要进行后处理。 当然我们可以直接在服务器上进行后处理，但有时由于一些原因，比如笔者的服务器上无法连接conda channel(ˉ▽ˉ；)…，便将其下载至本地再进行后处理。 通过xftp软件一个个下载未免有些困难，正巧python也有支持ssh与sftp的库，我们就用python批量下载吧。SSH连接paramiko库提供了多种
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2023-11-30 15:45:54
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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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小伙伴们，今天给大家介绍的是生物信息学分析中最基础的差异表达基因的筛选。筛选差异表达基因作为分析中最基础也是非常重要的一个环节，自然而然有多种筛选方法啦。11、倍数法用倍数分析基因表达水平差异。S1和S2是基因在两类样本中的表达值。FC>1，表示基因上调FC对于倍数法确定阈值比较困难，分析中通常以2倍差异为阈值。倍数法通常用于初步筛选差异表达基因。12、t检验法t检验法可以判断基因在两种不同条件下
原创
2021-03-28 06:48:35
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MRFSEQAs a fundamental tool for discovering genes involved in a disease or biological process, differential gene expression analysis plays an important role in genomics research.High throughput
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
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2024-06-20 20:46:40
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