基因表达谱数据 基因表达谱可以用一个矩阵来表示,每一行代表一个基因,每一列代表一个样本(如图1).所有基因的表达谱数据在“gene_exp.txt”文件中存储,第一列为基因的entrez geneid,第2~61列是疾病样本的表达,第62~76列是正常样本的表达. 图1 基因表达谱的矩阵表示 寻找差异表达的基因: 原理介绍: 差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方法,目前也有很多差异表达分析的方法,但比较简单也比较常用的是Fold change方法.它的优点是计算简单直观

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

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

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

1) 熟悉CEL file 从 NCBI GEO (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE24460)下载GSE24460. 将得到一个 GSE24460_RAW.tar 文件,解压.产生CEL文件,包含各种信息. if("affy" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {source("http://bioconductor.org/biocLite.

转自:https://zhidao.baidu.com/question/2052933434631672387.html 1.解释 解释:表达值倍数变化 ,分析,消除可能的混杂因素,必要时可以用读段 的绝对表达值倍数变化(fold-change)来作为补充. Fold change 用于描述一个初始值到一个最终值的变化程度. 1.例如,若初始值为30,最终值为60,则相应的fold change为2,或者可以描述为一个2折的增长.fold change仅仅靠最终值与初始值的比率计算即可得到.

数据分析流程 来自知乎孟浩巍的“快速入门生物信息学的”Live,超棒的~ 1.数据质控 首先是质控部分,使用fastqc进行对结果分析. 对于Illumia二代测序的结果质控包括两个方面,去掉测序质量不好的序列,即Quality Control:二是需要去掉连在玻璃上的短的接头,cut adaptor. -t 8表示调用8个核心去运算. 之后,对每一个序列文件都生成一个zip和一个html文件. 例如: 那么这2500000肯定是不同的基因,只不过这个机器的测序长度是150,所以所有的基因长度都

转载: https://github.com/twbattaglia/RNAseq-workflow Introduction RNAseq is becoming the one of the most prominent methods for measuring celluar responses. Not only does RNAseq have the ability to analyze differences in gene expression between samples,

火山图 Volcano plot 在统计学上,火山图是一种类型的散点图,被用于在大数据中快速鉴定变化.由于它的形成像火山喷发的样子,所以被称为火山图.和上文讲的曼哈顿图类似.   火山图基本元素 火山图也有很多种样式,在生物学高通量测序结果中,常见有的X和Y轴分别为aboundance 和 fold-change,或p-value和fold-change两种样式.如上图中为p-value versus fold-change的样式,,先此为例进行图中基本元素解读: - X轴:通常为两组基因表达或

SAINT的介绍 SAINT(Significance Analysis of INTeractome)是一种概率方法,用于在亲和纯化-质谱(AP-MS)实验中对阴性对照的诱饵-猎物相互作用进行打分,从而获取与靶向蛋白具有可能互作关系的蛋白. SAINTexpress是SAINT的改进版,具有更简单的统计模型和更快的评分算法,显著提高了计算速度和评分的敏感性,下面简单介绍一下这个软件的使用. SAINTexpress的使用 下载与安装 wget https://sourceforge.net/p

数据格式如下 这里选择fold值最大的前20个作图进行展示 代码如下 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt infpkm="gene_diff2019102206.xls" genename="Aoc1" picpathname="Aoc1.test" df = pd.read_csv(infpkm,

实验设计中,一般会做三个生物学重复来确保结果的准确性,尤其在下游分析中.但有时会遇到没有生物学重复,而又需要进行差异分析的情况,这时一般建议考虑foldchange即可,因为根本无法进行T-test等统计学方法嘛.但是如果必须要算一个P值(个人觉得没啥必要...),那么不同组学有各自处理的方法(虽然并不是靠谱),比如NGS的转录组的一些软件会预估一个离散度做校正,而质谱的蛋白组则是用Significance A/B算法,这篇文章主要讲下Significance A/B是怎么来的 一般在网上搜Si