简单使用DESeq2/EdgeR做差异分析 Posted: 五月 07, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments 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

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

转自:http://yangl.net/2016/09/27/edger_usage/ 1.Quick start 2. 利用edgeR分析RNA-seq鉴别差异表达基因: #加载软件包 library("edgeR",verbose=0); # 1. 载入数据 读取read count数 data <- read.delim("pnas_expression.txt", row.names=1, stringsAsFactors=FALSE); head(d

最近做用户画像,用到了KL散度,发现效果还是不错的,现跟大家分享一下,为了文章的易读性,不具体讲公式的计算,主要讲应用,不过公式也不复杂,具体可以看链接. 首先先介绍一下KL散度是啥.KL散度全称Kullback–Leibler divergence,也称为相对熵,信息增益,它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量,可以看做是概率分布P到目标概率Q之间距离.一般情况下,P表示数据的真是分布,Q表示数据的理论分布,也可以理解为影响P分布的一种因素.计算公式为: DKL(P||Q) =ΣP

总想记点些什么. 都快忘了当初是为什么来到这里呢... 2014年10月,友人给我介绍了一门编程竞赛ACM,并给我演示了一下A+B.于是我知道了ACM的含义. 2014年12月,开始水入门题. 2015年1月,第一次参加校赛,在萌新堆中求生存. 2015年2月,看紫书,学算法. 回校后就断断续续地参加一些比赛,成功入坑. 5月,去大连吹海风,吹来了省赛一等奖. 之后就是最要感谢的那个暑假.感谢昌神和学长在大家集体回家度假之时依然在401陪伴着我刷题,以及感谢麟神给我的建议,我也是在那时候学会了很

主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:02:04 我们在前面看到,概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望.或者计算边缘概率分布.条件概率分布等等. 比如前面在第九章尼采兄讲EM时,我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望.这些任务往往需要积分或求和操作. 但在很多情况下,计算这些东西往往不那么容易.因为首先,我们积分中涉及的分布可能有很复杂的形式,这样就无法直接得到解析解,而我们当然希望分布是类似指数族分布这样具有共轭分

> 1+NA [1] NA > NA==1 [1] NA > c(NA,1:50) [1] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 [32] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 > mean(c(NA,1:50)) [1] NA > mean(c(NA,1:50),n

R中使用complete.cases 和 na.omit来去掉包含NA的行 现在有个一data.frame  datafile如下所示 Date        sulfate nitrate ID 1 2015-1-1 NA NA  1 2 2015-1-2  2 6  1 3 2015-1-3  NA 3  1 4 2015-1-4  4 NA  1 5 2015-1-5  NA NA  NA 6 2015-1-6  5 7  1 去掉所有包含NA的行, datafile[complete.c

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:

Kullback–Leibler divergence KL散度 In probability theory and information theory, the Kullback–Leibler divergence[1][2][3] (also information divergence,information gain, relative entropy, or KLIC) is a non-symmetric measure of the difference between two

NaN (“Not a Number”) means 0/0 NA (“Not Available”) is generally interpreted as a missing value and has various forms – NA_integer_, NA_real_, etc. Therefore, NaN ≠ NA and there is a need for NaN and NA. is.na() returns TRUE for both NA and NaN, howe

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,

NA表示的是缺失数据,missing data NaN表示无意义的数据,Not a Number, Inf-Inf Inf表示正无穷大 -Inf表示负无穷大

一.第一种理解 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain).  KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量. KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的比特个数. 典型情况下,P表示数据的真实分布,Q表示数据的理论分布,模型分布,或P的近似分布. 根据shannon的信息论,给定

好莫名其妙的结果 is.na() #NA得不到的值is.nan() #NAN不可能的值is.infinite() #无穷的 x1<-NA x2<-0/0x3<-1/0 is.na(x1) #TRUEis.nan(x1) #FALSEis.infinite(x1) #FALSE is.na(x2) #TRUE is.nan(x2) #TRUEis.infinite(x2) #FALSE #在R中那个除数是个很小很小的数,因此不是NA,也不是NAN,除出来是有结果的,会无穷大 is.na(x

一.事件经过 今晚学习java网络编程,在eclipse中写了两个个java文件,一个发送端UDP_Send2.java,一个接收端UDP_Receive.java.实现发送端键盘录入信息,通过UDP传输方式将数据发送出去,接接收端再接受数据的功能. 源码如下: 1.UDP_Send2.java package com.ray.net; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; import java.net

准备工具: 360极速浏览器(不要认错图标了): 浏览器视频下载插件: 第一步:安装浏览器插件 1.打开浏览器 2.解压,找到插件文件: 3.把插件拖到浏览器中: 4.添加,然后就完成了插件安装 查看浏览器插件 可以通过浏览器,选项中,打开浏览器设置界面, 可以在此选择是否启用插件: 到此,准备工作完成,打开NA看看,界面变成了什么样子:     下载按钮出来了,直接点击下载按钮,即可下载视频: 就这么简单,再也不怕内网卡了,下载下来慢慢看,还可以带走~毕竟回趟学校不容易啊,哈哈 来自为知笔记(

[写在全新为移动互联网而生的Zoomla!逐浪CMS2 x2.1公布前] 恩师, 他来到这个乡村中学,带着自己的书.吉它和理想, 用自己最好的三年青春浇灌了这一代人, 在我辍学时,给我鼓舞,帮助我继续学习.參加自考,让我走上了一条上进的道路. 回忆起那个少年, 真的非常穷.真的非常饿. 经常和阿华一起到恩师的寝室补习, 半夜了, 恩师拿出自己从县城带来的年糕, 烤给他的同学吃. 老师没有应酬, 也不喜酒肉, 长得瘦瘦清清, 是心目中最高尚的读书人形象. 少年, 他真的迷失了自我, 由于认真.由于

作者:桂. 时间:2017-04-06  12:29:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6672908.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 之前在梳理最小二乘的时候,矩阵方程有一类可以利用非负矩阵分解(Non-negative matrix factorization, NMF)的方法求解,经常见到别人提起这个算法,打算对此梳理一下.优化问题求解,最基本的是问题描述与准则函数的定义,紧接着才涉及准则函数的求解问题,本文为NMF

1.介绍: 当我们开发一个分类模型的时候,我们的目标是把输入映射到预测的概率上,当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近. 这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的,假设我们是开发一个二分类模型,那么对应于一个输入数据,我们将他标记为要么绝对是正,要么绝对是负.比如,我们输入的是一张图片,来判断这张图片是苹果还是梨子. 在训练过程中,我们可能输入了一张图片表示的是苹果,那么对于这张输入图片的真实概率分布为y=(苹果:1,梨子:0),但是我们的模型