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2025/2/6 9:55:00
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hisat2比对_[转录组] HISAT2+Stringtie+DESeq2 = 转录本组装+差异分析
前两天提到了最近在尝试HISAT2+Stringtie+DESeq2 的组合,感觉还是蛮好用的,deseq2的功能颇多,hisat2+stringtie的处理速度又快,是我现在最喜欢用的RNA-seq处理流程。 hisat2 和 stringtie 都可以在anaconda上直接安装,deseq2可以使用新的Bioconductor的安装方式: if (!re…
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limma、edgeR、DESeq2分析差异基因的异同
limma、edgeR、DESeq2原理 Limma (Linear Models for Microarray Analysis): 数学原理: Limma基于线性模型,通过使用贝叶斯方法估计每个基因的差异方差。它使用经验贝叶斯方法来将信息从所有基因中借用,特别是在样本较少时提高估计的稳定性…
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转录组差异分析方法整理(deseq2,edgeR,limma_voom)
三种最常用的差异分析方法(deseq2,edgeR,limma_voom)的整理。 目前在实际应用的过程中一般选择其中一种结果即可,或三种方法分析后结果取交集。 本次演示选择了GSE213615数据集,该数据集采用了两种肝癌细胞系,并使用索…
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使用DESeq2进行转录组原始count标准化和差异分析
转录组测序完成后,一般我们会获得一个原始 read count表达矩阵,其中行是基因,列是样品。常用的差异分析工具包括limma、edgeR和DESeq2。DESeq2在测序领域使用最为广泛(google scholar引用高达43284次,edgeR为28076次&a…
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数据分析:基于DESeq2的转录组功能富集分析
文章目录 介绍DESeq2差异分析转换geneID构建fgsea输入数据查看通路的基因其他用法参考 介绍 DESeq2常用于识别差异基因,它主要使用了标准化因子标准化数据,再根据广义线性模型判别组间差异(组间残差是否显著判断)。在获取差异基因…
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求助帖:Rstudio如何安装DESeq2
用BiocManager安装DESeq2时, 最后一步总是出现这个,是什么原因导致的。 已经尝试了卸载重装R,删除C盘的R相关文件,换镜像,从GitHub下载,也出现了下面这个
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DEseq2 差异分析基本原理
DEseq简介 寻找组间显著表达变化的基因,以解释基因表达水平的变化对生物功能的变化最直接的办法就行进行转录组测序和定量。那如何从不同组定量的转录组寻找到那些显著差异的基因呢?DESeq 就是来解决这个问题的,它主要使用负二项分布的模型来…
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R语言DESeq2包 R语言DESeq2包介绍 DESeq2包是为高维计数教据的归一化,可视化和差分分析而设计的。它利用经验贝叶斯技术对数折矗变化和离散的先验,并计算这些量的冠验估计。分析RNA序列数据的主要任务是探…
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geo下载表达矩阵 多因素差异分析 deseq2 duqiang_1分析GEO数据库差异基因(GSE150910)将差异基因与泛素化酶取交集
geo矩阵的获取有两种方式: library(DESeq2) library(DESeq2) getwd() dir.create("G:/r/duqiang_IPF/GSE150910_IPF_Donors_subsets_using_getGEO/") setwd("G:/r/duqiang_IPF/GSE150910_IPF_Donors_subsets_using_getGEO/") if(1!1){getwd()Sys.setenv(…
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DESeq2包的安装 心路历程0.关于R的版本1.缺少RTools1.1RTools下载1.2RTools40环境配置1.2.1创建一个Renviron文件:1.2.2然后在文件里面写:1.2.3保存Renviron,关闭RStudio重新打开1.2.4输入下方语句,检查是否配置成功 2.使用BiocMa…
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