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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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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# 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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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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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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一、背景传统健康险产品需要依靠“生命表”和“重大疾病发生率表”来进行产品设计。不同保险公司在设计产品时都需要基于以上两表，这就导致保险产品的同质化日益加重。同时由于传统的健康险产品基于总体发生概率来确定风险杠杆，吸烟体人群和非吸烟体人群的个体化差异被忽视。 使用机器学习技术，可以训练出针对个体的风险判断模型，通过该模型来估算不同个体的风险杠杆，以实现吸烟体和非吸烟体人群保险费率差异化定价。二、样本
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2024-01-27 23:47:37
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在这篇博文中，我将探讨如何使用Python进行基因差异分析的全过程。基因差异分析的目的是寻找到在特定条件下，基因表达水平发生显著变化的基因，以此帮助我们理解疾病机制、药物作用等生物学问题。近年来，生物信息学技术不断演进，其应用领域不断扩大，而Python因其强大的数据处理和分析能力，被广泛应用于这一领域。
### 背景定位
基因差异分析的技术起源可以追溯到基因组学的初期，随着高通量测序技术的发展
# 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
# Python差异基因图
在生物学研究中，差异基因是指在不同组织或不同生理状态下表达水平发生显著变化的基因。通过研究差异基因，我们可以深入了解不同组织或条件下的基因表达规律，从而揭示生物体内复杂的生物学过程。而在生物信息学领域，利用Python语言可以方便地对差异基因进行分析和可视化。
## 分析差异基因
在Python中，我们可以使用一些常见的库来对差异基因进行分析，比如`pandas`
原创
2024-05-22 03:35:48
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首先，在开始之前我觉得有必要稍微科普缓冲一下，以便不使得不熟悉生物信息或基因组的客官们疑惑。O(∩_∩)O！1.基因组：每个人都有一个基因组，这里的“基因组”并不只是“基因”的集合，基因是控制性状的遗传单元（什么是性状呢？性状也可以狭义的理解为个体的各种外在和内在特征，比如头发和眼睛颜色，高矮胖瘦，抵抗力强等），但是基因组所指的其实是我们的所有遗传信息，而不单单只是一些外在和内在特征，
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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# 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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今天给大家介绍拉什大学的Shinya Tasaki 等人在Nature Machine Intelligence上发表的文章“Deep learning decodes the principles of differential gene expression”。作者在文章中提出了一个系统生物学模型DEcode来预测差异表达，并挖掘影响预测基因表达的因素的生物学基础，以了解其如何产生。作者在模型
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2024-02-24 11:17:15
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非原创参考资料：一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集GO是Gene ontology的缩写，GO数据库分别从功能、参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述，即对基因产物进行简单注释，通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能、途
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2024-04-28 10:19:39
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在生物信息学中，处理基因差异化表达是提高生物学研究效率的关键。这篇文章将记录如何使用 Python 处理基因差异化表达的过程，包括出现的错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化措施。
### 问题背景
在进行基因差异化表达分析时，我们通常需要比较不同样本的基因表达水平，目的是找出在不同条件下（如疾病状态、药物处理等）显著上调或下调的基因。这一过程对于理解基因功能与病理状态之间的关系至关
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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# 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
1.构建DGEList对象2.TMM标准化3.估算离散值4.差异基因分析 参考链接：http://blog.sciencenet.cn/blog-3406804-1188480.html#加载包和数据
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
if (!requi
