零基础照样做RNA-seq差异分析 基因表达谱的差异分析是RNA-seq中最常见的应用。你眼中的RNA-seq差异分析或许是酱紫的，对不会编程，不懂统计，纯正生物学出生的人， 内心简直SOS…… 但有些人眼中的RNA-seq差异分析却是这样的，借助云平台和图形化界面，生信零基础同样可以做RNA-seq差异分析。 小编也是第一次尝试，一起来看看云平台如何拯救你我
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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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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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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近日，看到-生信作曲家-发的帖子，展示的内容是单细胞差异基因的图，是利用热图的形式展现的，在一个热图上可以展示不同cluster中不同组的基因表达阳性细胞比例，差别一目了然，可以同时展示很多的基因。首先构建作图数据，我们用最“笨”的办法吧，分别找出不同细胞类型下，两组之间（GM， BM）的差异基因，这里设置阈值为0，让所有基因都保留下来。然后设置需要查看或者展示的基因，分别在各个差异基因文件中提取
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2024-09-05 16:15:39
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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
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2024-03-11 17:55:49
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# 如何在简书上用R语言挑出差异基因的部分基因做热图
## 整体流程
下面是在简书上用R语言挑出差异基因的部分基因做热图的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白 ->> 经验丰富的开发者: 请求教学
经验丰富的开发者-->>小白: 了解需求并给出解决方案
小白->>简书: 进入简书平台
小白->>R: 执行代码
R-->
原创
2024-02-25 07:27:08
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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 |
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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# 如何使用R语言差异基因做热图只展示前50个
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用R语言来实现差异基因分析并生成热图，同时只展示前50个差异基因。下面是整个流程的步骤：
```mermaid
stateDiagram
差异基因分析: 运行差异基因分析算法
生成热图: 根据差异基因结果生成热图
展示前50个差异基因: 只展示前50个差异基因
```
## 步
原创
2024-03-25 05:08:06
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前言最近好多文章都是以单个基因为中心，干湿结合发一篇分值蛮高的 SCI 论文，这个同样也是目前的一个趋势，单个基因在 pan-cancer中的分布情况，比如功能，临床预测预后等，都是一个方向，精细分析一个基因将是个性化诊疗的一个方向。我们看到发在frotiers上的一篇文章，就是单基因生信分析的这个思路。基本思路单基因富集分析并不是说拿单个基因来进行富集分析，单个基因怎么能进行富集分析呢？一个基因
# R语言基因热图分析教程
## 介绍
在生物信息学和基因组学研究中，基因热图分析是一种常见的数据可视化方式，用于展示基因表达模式的变化。本教程将向你介绍如何使用R语言进行基因热图分析。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取基因表达数据) --> B(数据预处理)
B --> C(绘制基因热图)
```
## 步骤
### 1. 获取基因表达
原创
2024-03-30 03:48:45
165阅读
# 使用R语言绘制热图的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何使用R语言来实现“热图 特定基因”。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入数据 |
| 步骤二 | 数据预处理 |
| 步骤三 | 绘制热图 |
接下来，我将会详细介绍每个步骤要做的事情，并提供相应的代码。
## 步骤一：导入数据
在开始绘制热图之前
原创
2024-01-12 08:26:23
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组间差异的非参数检验若数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设，可使用非参数方法两组的比较Mann-Whitney U检验两组数据独立时使用。 用来判断一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体要大。> library(MASS)
> with(UScrime,by(Prob,So,median))
> wilcox.test(Prob~So,data = UScrime)这其
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2023-08-21 18:02:41
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# 使用R语言绘制两组基因表达热图的指南
在生物信息学中，基因表达热图是展示基因表达数据的重要工具，它可以帮助我们直观地理解基因在不同条件下的表达模式。本文将指导你如何使用R语言绘制两组基因表达热图，包括所需的步骤和代码示例。
## 流程概览
下面的表格简要概述了绘制基因表达热图的过程：
| 步骤 | 描述
热图可以聚合大量的数据，并可以用一种渐进色来优雅地表现，可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。 本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的热图。参数像积木，拼凑出你最喜欢的热图即可，如下图： 基因和样本都可以单独聚类，排序，聚类再分组，行列注释，配色调整，
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2023-06-21 14:44:18
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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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r语言画火相关性热图The heat is on! 加热器开着！ Last year, Unity Analytics released our beta version of the Heatmap system. It arose from a hack week project, which itself came from a customer simply asking me
