edgeR包是进行RNA-seq数据分析非常常用的一个R包。该包需要输入每个基因关于每个样本的reads数的数据，每行对应一个基
原创
2023-10-31 14:58:43
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实验内容和要求自己构建数据库，可选用 AT&T 数据库，包含自己的人脸，进行 eigenface 人脸识别的训练、识别、重构训练：指定能量百分比，将训练结果输出到 model 文件，展示平均脸与前十个特征脸；识别：装载 model 文件，对输入的人脸图像进行识别，将识别结果叠加在输入的人脸图像上，展示训练库中最相似的图像；重构：装载 model 文件，对输入的人脸图像变换到特征脸空间，然后
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2024-04-22 13:53:21
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转录组edgeR分析差异基因edgeR是一个研究重复计数数据差异表达的Bioconductor软件包。一个过度离散的泊松模型被用于说明生物学可变性和技术可变性。经验贝叶斯方法被用于减轻跨转录本的过度离散程度，改进了推断的可靠性。该方法甚至能够用最小重复水平使用，只要至少一个表型或实验条件是重复的。该软件可能具有测序数据之外的其他应用，例如蛋白质组多肽计数数据。可用性：程序包在遵循LGPL许可证下可
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2023-11-03 09:45:11
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#************************************************************ #差异基因：DESeq2/edgeR/limma #************************************************************ # ...
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2021-10-09 16:03:00
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DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析，主要也是用于RNA-Seq数据，同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据。这两个都属于R包，其相同点在于都是对count data数据进行处理，都是基于负二项分布模型。因此会发现，用两者处理同一组数据，最后在相同阈值下筛选出的大部分基因都是一样的，但是有一部分不同应该是由于其估计离散度的不同方法所导致的。 ### DESeq2
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2023-12-11 12:46:12
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欢迎关注”生信修炼手册”!我们都知道raw count的定量方式，是无法直接在样本间进行比较的。所以差异分析
原创
2022-06-21 09:20:39
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简单使用DESeq2/EdgeR做差异分析DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析，主要也是用于RNA-Seq数据，同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据。这两个都属于R包，其相同点在于都是对count data数据进行处理，都是基于负二项分布模型。因此会发现，用两者处理同一组数据，最后在相同阈值下筛选出的大部分基因都是一样的，但是有一部分不同应该是由于其估计离散度
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2023-12-04 17:01:55
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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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DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析，主要也是用于RNA-Seq数据，同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据。这两个都属于R包，其相同点在于都是对count data数据进行处理，都是基于负二项分布模型。因此会发现，用两者处理同一组数据，最后在相同阈值下筛选出的大部分基因都是一样的，但是有一部分不同应该是由于其估计离散度的不同方法所导致的。 ### D
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2024-05-31 00:53:39
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因项目的需求，需要对数据进行简单的分类，然后找差异表达基因。 虽然我自知自己在这个过程中的很多方面并不理解透彻，很糊涂的去做。但是我愿意去尝试完成。 现在开始跟着Seurat上面的教程一点点的来做。参考链接：https://satijalab.org/seurat/articles/pbmc3k_tutorial.html1、加载分析必须的包library(Seurat)
library(dply
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2024-01-11 12:17:10
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欢迎关注”生信修炼手册”!edgeR 接受raw count的定量表格，然后根据样本分组进行差异分析，具体步
原创
2022-06-21 06:15:08
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1. 基因数据的差异性分析的概念基因差异表达分析（Differential Expression Analysis, DEA）是一种针对不同生物样本或不同处理条件下基因表达量变化的分析方法。它可以用来识别基因在两个或多个样本之间的表达差异，从而帮助我们了解基因在不同生物状态下的功能和调控机制。对于基因芯片的差异表达分析，由于其数据普遍被认为服从正态分布，因此常用的差异表达分析方法是在每个基因上应用
最近搜集整理单细胞研究的时候，看到于2015年发表在nature杂志的文章是：Single-cell analysis reveals a stem-cell program in human metastatic breast cancer cells ，蛮有意思的，居然是 Single-cell multiplex qPCR 数据哦！研究者们首先通过流式预先把细胞分类，分成：basal/ste
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2024-01-12 02:03:02
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论文 Sex-Specific Co-expression Networks and Sex-Biased Gene Expression in...
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2022-07-16 00:12:49
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1. 制作三个矩阵2. 建模前归一化3. 建模及结果4.检查 #加载包和数据
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
if (!require("edgeR", quietly = TRUE))
BiocManager::install("edgeR")
o
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2023-11-07 01:16:17
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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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欢迎关注”生信修炼手册”!在edgeR中，提供了一种名为CPM的定量方式，全称为count-per-mill
原创
2022-06-21 06:14:59
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BiocManager::install("argparser")
conda install r-base-core=3.6install.packages("BiocManager")BiocManager::install("Rsubread")BiocManager::install("edgeR")BiocManager::install("limma")library("Rsubrea
原创
2022-10-13 16:50:09
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执行定量 RNAseq用 edgeR 估计差异表达 | 用 edgeR 估计差异表达 | 使用 powsimR 进行功效分析 | 使用 GRanges 对象查找未注释的转录区域 | 使用bumphunter从头开始查找显示高表达的区域 | 微分峰分析 | 使用 SVA 估计批次效应 | 使用 AllelicImbalance 寻找等位基因特异性表达 | 绘制和呈现 RNAseq 数据使用 HTS
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2024-08-15 16:29:44
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文章目录VTPSW3SW1 & SW2链路聚合快速生成树配置交换网络安全，边缘接口限制2台客户端接入EDGER配置浮动静态路由路由器配置PPP-CHAPEDGERISPR1ISPR2FW（ASAS505）基础配置及NAT基础配置NAT配置题目的static静态映射FW内网NAT上网效果拓展：放行ICMP路由器EDGER配置NATSW3-dhcp配置路由配置默认路由ospf摘要验证对方身份
