ASE又走到了关键的一步  要生成能决定是否有差异表达的table. 准备借鉴一下cuffdiff和edgeR 的结果 cuffdiff对差异表达基因的描述: 一共十四列: 第一列, test_id a unique identifer describing the transcript, gene, primary transcript, or CDS being tested. eg XLOC_000003 第二列,gene_id eg XLOC_000003 第三列, gene 第四列,

在做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE) DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距. Let's say there are 50 read counts in control and 100 read counts in treatment for gene A. This means gene A is

参考:http://www.biotrainee.com/thread-558-1-1.html http://bioconductor.org/packages/3.7/bioc/ http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/topGO.html https://www.jianshu.com/p/9e21f2196178 https://rpubs.com/aemoore62/TopGo_colMap_Func_Trouble

随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成,人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era),向基因的功能及基因的多样性倾斜.通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析,研究相应基因在生物体内的功能,阐明不同层次多基因协同作用的机理,进而在人类重大疾病如癌症.心血管疾病的发病机理.诊断治疗.药物开发等方面的研究发挥巨大的作用.它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划.生物信息学在基因组

尹师妹:“哈师兄,做验证实验好辛苦,老板让我提高筛选差异基因的条件,尽量降低假阳性,我该怎么筛?” 小哈打开Evernote,给尹师妹看张表: “瞧见那个100%了吗?30 million mapped reads的情况下,10次重复,2倍筛选条件,Statistical power100%,找出来的都是真的应答基因:只做3次重复,2倍筛选条件,可以达到87%: 如果测序深度降到15 million mapped reads,需要10次重复,才能到85%.” 尹师妹:“我的样品有30 M map

前言 本文主要演示GEO数据库的一些工具,使用的数据是2015年在Nature Communications上发表的文章Regulation of autophagy and the ubiquitin-proteasome system by the FoxO transcriptional network during muscle atrophy.[pubmed:25858807] 作者通过将FoxO1-3-4-floxed小鼠(FoxO1,3,4 f / f)与表达Cre重组酶的转基因系

http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个基因集,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异.表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因属于同一通路,以及该通路上的上调.下调情况,这就是富集分析了. 例如2019年4月在Cancer cell(PMID 30991027)上发表的一篇文章中有一张

文献:Sahraeian S M E, Mohiyuddin M, Sebra R, et al. Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis[J]. Nature Communications, 2017, 8(1):59. 这是一篇在NC上发表的使用RNAseq工具对比的一篇文献,解读这篇文献对我们使用RNAseq

HISAT,sTRINGTIE,ballgown三款RNA-seq信息分析软件 2015年04月02日 11:35:47 夜丘 阅读数:8940 标签: 生物 更多 个人分类: 论文笔记   Bowtie 里的FM-index 简介 原文链接:http://m.blog.csdn.net/blog/stormlovetao/7048481 最近看新发表的几篇RNA-seq比对,组装的软件,发现HISAT里面也用到了FM-index这个算法,所以就找了一下,原博文链接如上所示,说的很是透彻 另外S

LEfSe软件用于发现两组或两组以上的biomarker,主要是通过非参数因子Kruskal-Wallis秩和检验来实现的.运行LEfSe软件主要分三大步骤:第一步:需要把普通的物种.基因等等的丰度信息的表格转化成LEfSe识别的格式.这一步会生成.in结尾的文件第二步:这一步也是最关键的一步,统计显著差异的biomarker.统计子组组间差异.统计effect sizes(LDA score),会生成.res格式的文件.如下图所示Step1:两组或两组以上的样本中采用的非参数因子Kruskal

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c1f21000100utyx.html GO是Gene Ontology的简称,是生物学家为了衡量基因的功能而而发起的一个项目,从分子功能(molecular function).生物学过程(biological process)和细胞定位(cellular component)三个面对基因功能进行全面定义. 基因本体论,用于蛋白的功能分类! Gene Ontology可分为分子功能(Molecular Function),生物过

你的 heatmap 可能用错数据了 (组间表达量标准化) http://www.genek.tv/article/24 RNA-seq的标准化方法罗列 https://www.jianshu.com/p/2a52845cfa5d 当我们在说RNA-seq reads count标准化时,其实在说什么? https://www.jianshu.com/p/a9d5065f82a6 edgeR中三种标准化方法TMM\UQ\RLE的比较 https://www.jianshu.com/p/a3b78

转载果子学生信  https://mp.weixin.qq.com/s/Ph1O6V5RkxkyrKpVmB5ODA 前面我们从GDC下载了TCGA肿瘤数据库的数据,也能够把GDC下载的多个TCGA文件批量读入R 今天我们讲一下TCGA数据的标准化,以及差异分析,得到了标准化后的数据,我们就可以按照以前的帖子,做一系列操作 Y叔推荐的这个图有毒! 图有毒系列之2 多个基因在多亚组疾病中的展示 在得到了差异分析的结果后,我们可以完成热图,火山图,GO分析,KEGG分析,GSEA分析,就跟这个帖子中

文献编号:19Mar - 11 2019年04月23日三读,会其精髓: 相信这种方法的话,那么它的精髓是什么,如何整合出这个core gene set. 首先要考虑样本的选择,样本里是否存在明显的分层? 2019年04月01日再读:精读: 已经发现我的data没法在PCA里有明显的规律:应该可以直接从bulk RNA-seq里获取有价值的信息,那么single cell到底有什么优势呢?回答:单细胞的数据是必须的,它可以把core genes锚定到case-control pseudotime,

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.途径或者细胞定位. Pathway Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以了解实

1) MA图   对于MA图而言, 横坐标为该基因在所有样本中的均值,basemean = (basemean_A + basemean_B ) / 2, 纵坐标为 log2Fold change 其中,pvalue < 0.1 以下的点被认为是差异基因,标记为红色     2)  count 图 (单个基因在不同组样本中的分布)       为了防止样本表达量相同时,点出现重合的情况,添加了扰动 library("ggplot2") ggplot(d, aes(x=condit

我们的云平台上的GO富集分析工具,需要输入的文件表格和参数很简单,但很多同学都不明白其中的原理与结果解读,这个帖子就跟大家详细解释~ 一.GO富集介绍:       Gene Ontology(简称GO)是一个国际标准化的基因功能分类体系,提供了一套动态更新的标准词汇表(controlled vocabulary)来全面描述生物体中基因和基因产物的属性.GO总共有三个ontology(本体),分别描述基因的分子功能(molecular function).细胞组分(cellular compon

  Gene Ontology(GO)是基因功能国际标准分类体系.GO富集分析是对差异基因等按GO分类,并对分类结果进行基于离散分布的显著性分析.错判率分析.富集度分析,得到与实验目的有显著联系的.低误判率的.靶向性的基因功能分类,该分类即导致样本性状差异的最重要的功能差别.在芯片的数据分析中,研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支,并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义,从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能. 1.      对mRNA进行显著性功能富集分析,得到具有显著性.

总结起来就三句话: (1)当同一个数据集有n次(n>=2)假设检验时,要做多重假设检验校正 (2)对于Bonferroni校正,是将p-value的cutoff除以n做校正,这样差异基因筛选的p-value cutoff就更小了,从而使得结果更加严谨 (3)FDR校正是对每个p-value做校正,转换为q-value.q=p*n/rank,其中rank是指p-value从小到大排序后的次序. 举一个具体的实例: 我们测量了M个基因在A,B,C,D,E一共5个时间点的表达量,求其中的差异基因,具体

做生物的想发文章怎么办?转录调控来解析(huyou)! 最简单的情形: 1. 我在研究一个非常重要的基因A,功能已经做得差不多了,现在想深挖,第一步就是想知道哪个转录因子调控这个基因A: 2. 我发现了一个新颖的转录因子B,非常想知道这个TF到底在调控哪个基因. 研究方法不过几种: 1. RNA-seq分析差异基因,间接推测调控的转录因子. 2. 基于大量的ChIP-seq公共数据挖掘,用TF的抗体抓TF,同时抓下来TF结合的DNA,提取DNA,测序,就知道TF结合了哪些DNA,推测DNA附近的