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.

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

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

fold change 英文简称 : FC 中文全称 : 倍性变化 所属分类 : 生物科学 词条简介 : 一种用于描述两个用于相比的对象数量差异的方法.例如,第一个样本和第二个样本的量是50/10,那么FC(Ratio)就是5,反之就是0.2. 用这种方法分析微阵列的数据可以说明: 1)从基因表达的绝对值而来的表达变化是有意义的: 2)这种方法可以说明基因表达变化是否显著: 3)可以利用这种模型用于有效数据的筛选.

大家好,本周分享的是发表在MCP上的一篇关于鸟枪蛋白质组学中的错误率的文章,题目是Integrated identification and quantification error probabilities for shotgun proteomics,作者是瑞典皇家理工学院的Matthew The 和Lukas Kall. 鸟枪法蛋白质组学中蛋白的无标定量存在诸多误差.蛋白的鉴定就是其中的一个来源.然而人们经常忽略某些错误源,且在后续步骤中认为过滤得到的列表是完全正确的,这两个错误的累加很

火山图(Volcano Plot)常用于展示基因表达差异的分布,横坐标常为Fold change(倍数),越偏离中心差异倍数越大;纵坐标为P值(P值),值越大差异越显着.原因得名也许的英文因为查询查询结果图像火山吧 一载入R函数包及数据集 library(ggplot2)data <- read.csv("火山图.csv",header=TRUE,row.names = 1) head(data) #查看数据类型,主要有P值,Fold change和基因ID即可. 二ggplot

使用Trinity拼接以及分析差异表达一个小例子  2017-06-12 09:42:47     293     0     0 Trinity 将测序数据分为许多独立的de Brujin graph,理论上每一个图对应一个表达的基因. 整个流程分为三个步骤:Inchworm, Chrysalis, and Butterfly Inchworm: 从reads中提取所有的重叠k-mers,根据丰度递减的顺序检查每个k-mers,然后将重叠的k-mers延长到不能再延长,称为一个contig C

1)简介: DESeq2-package: for differential analysis of count data(对count data 做差异分析) 2)安装 if("DESeq2" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {source("http://bioconductor.org/biocLite.R");biocLite("DESeq2")} suppressMessage

这里以火山图为例进行说明,在转录组分析中,火山图是很常见的一类图,纵轴表示p_value,横轴表示log (fold change).单一的散点图绘制很简单,火山图比较难处理的地方就是一些基因的注释,基因越多,加文本注释越困难,因为文字会堆在一起,看不清. 示例数据df1是转录组做差异表达后的部分结果,df2将logFC绝对值大于0.3的挑出来了. > head(df1) p_val avg_logFC class gene cd avg_logFC_new2 p_val_new 1 1.628

来源:http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/01/commit_message_change_log.html Git 每次提交代码,都要写 Commit message(提交说明),否则就不允许提交. $ git commit -m "hello world" 上面代码的-m参数,就是用来指定 commit mesage 的. 如果一行不够,可以只执行git commit,就会跳出文本编辑器,让你写多行. $ git commit 基本上,你写什么都

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

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

一:概述 - 如果业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号. - 从性能的角度考虑,你会为这个身份证号,选择唯一索引还是普通索引呢?选择的依据是什么呢? - 这就要从他们的执行过程看起. 二:唯一索引 和 普通索引 的查询过程? - 例如 -  执行查询的语句是 select id from T where k=5 - 查询语句在索引树上查找的过程 - 先是通过 B+ 树从树根开始,按层搜索到叶子节点,定位数据页. - 数据页内部通过二分法来定位记录. - 对于普通索引来说 - 查找到满足条件的

Aadd watch to the config.json file: { "apps": [{ "name": "App1", "script": "app1/server.js", "log_file": "log/app1.log", "error_file": "log/app1-err.log", "watc

Check OGG  until no data queuing in replication process:testRO:a)login  test5 –l oggmgrb)oggc)#ggsci> lag *check lag=0{note: when check lag result = 0, proceed next step]  [GGSCI的lag命令可以查询复制延迟, 如:    GGSCI> lag <replicat>](At EOF, no more reco

Goal   Solution   References APPLIES TO: Oracle Supplier Lifecycle Management - Version 12.1.2 and laterOracle Contract Lifecycle Management for Public Sector - Version 12.1.3 and laterOracle Sourcing - Version 11.5.10 and laterOracle Purchasing - Ve

昨天在复习 MySQL 日志相关的知识,学的东西过一段时间后就会遗忘,遗忘后再重新思考,往往会有新的收获.想到几个问题,把它记录下来. 为什么 redo log 具有 crash-safe 的能力,而 binlog 没有? redo log 是什么? 一个固定大小,"循环写"的日志文件,记录的是物理日志--"在某个数据页上做了某个修改". binlog 是什么? 一个无限大小,"追加写"的日志文件,记录的是逻辑日志--"给 ID=2 这

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

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

持续更新~ 散点图 条形图 文氏图 饼图 盒型图 频率直方图 热图 PCA图 3D图 火山图 分面图 分面制作小多组图 地图 练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862 '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108 '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660