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,

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

1)简介 edgeR作用对象是count文件,rows 代表基因,行代表文库,count代表的是比对到每个基因的reads数目.它主要关注的是差异表达分析,而不是定量基因表达水平. edgeR works on a table of integer read counts, with rows corresponding to genes and columns to independent libraries. The counts represent the total number of

如何解决cuffdiff运行结果中表达量为0的情况? cuffdiff -o cdiffout -b ref.fasta -u -p 15 --library-type fr-firststrand \ -L H_3,O_3,F_3 cuffmergeout/merged.gtf \ tophatout/H-1-3/accepted_hits.bam,tophatout/H-2-3/accepted_hits.bam,tophatout/H-3-3/accepted_hits.bam \ top

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

做差异表达的软件DEseq和edgeR所需要的数据格式必须是原始counts,经过normalization和log2后的数据都不适合,所以对于做差异表达计算的童鞋可以使用ExperimentHub下载TCGA的原始数据. GEO地址:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE62944安装:首先安装环境要求BioC 3.4## In R-3.3library(BiocInstaller)useDevel()biocValid()

后记: cufflinks安装: 下载安装包, 不要下载source code ,直接下载binary.    Source code    Linux x86_64 binary http://cufflinks.cbcb.umd.edu/downloads/cufflinks-2.2.1.Linux_x86_64.tar.gz 下载好后解压,解压后将cuff* 复制到/usr/local/bin中即可. 步骤: 第一步: 产生各自的gtf文件 cufflinks -p 30 -o ROOT

SQL发展的前世今生 很多年前,两名年轻的IBM研究员将一门关系型语言带到了数据库领域,旨在使用声明性的方式来操作数据.从Don Chamberlin和Ramond Boyce发表"SEQUEL:一门结构化的英语查询语言"以来,关系型模型和SQL已经得到了广泛发展,并被用在大量的技术中,如OLTP.OLAP.对象数据库.对象关系型数据库,甚至是NoSQL数据库. SQL也为非关系型数据库带去了设计灵感,比如用于对象数据库的SQL.用于对象关系的SQL.用于XML的SQL.用于搜索的SQ

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

http://www.fungenomics.com/article/30 [专题]基因组学技术专题(二)-- 为什么说FPKM/RPKM是错的 下载数据 wget是linux下一个从网络上自动下载文件的常用自由工具.它支持HTTP,HTTPS和FTP协议,可以使用HTTP代理.一般的使用方法是: wget + 空格 + 参数 + 要下载文件的url路径,例如: 1wget http://www.linuxsense.org/xxxx/xxx.tar.gz Wget常用参数 -b:后台下载,W

RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析 差异分析的步骤:1)比对:2) read count计算:3) read count的归一化:4)差异表达分析: 背景知识:1)比对:普通比对: BWA,SOAP开大GAP比对:Tophat(Bowtie2):2) Read count(多重比对的问题):丢弃平均分配利用Unique region估计并重新分配表达量计算的本质目标基因表达量相对参照系表达量的数值.参照的本质:( 1)假设样本间参照的信号值应该是相同的:( 2)将样本间参照的观测值校

[怪毛匠子-整理] awesome-single-cell List of software packages (and the people developing these methods) for single-cell data analysis, including RNA-seq, ATAC-seq, etc. Contributions welcome... Software packages RNA-seq anchor - [Python] - ⚓ Find bimodal,

NGS ngs(hisat,stringtie,ballgown) #HISAT (hierarchical indexing for spliced alignment of transcripts) is a highly efficient system for aligning reads from RNA sequencing experiments. HISAT uses an indexing scheme based on the Burrows-Wheeler transfor

Directional RNA-seq data -which parameters to choose? REF: https://chipster.csc.fi/manual/library-type-summary.html Directional RNA-seq methods are gaining popularity. Several protocols and products are available for the library preparation step, and

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

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

使用Tophat+cufflinks分析差异表达  2017-06-15 19:09:43     522     0     0 使用TopHat+Cufflinks的流程图 序列的比对是RNA分析流程中核心的一步.序列的比对,或者说是字符串的比对本身就是计算机科学中的一个经典问题,在生物信息学中更加频繁的出现.序列比对中的错配,插入.缺失可以识别出样本和基因组之间的多态性,甚至可以找出肿瘤样本中的gene fusion.而map到没有注释的基因可能是新的编码基因,或者是非编码RNA.同时RN

RNA-seq流程需要进化啦! Posted on 2015年9月25日 Tophat 首次被发表已经是6年前 Cufflinks也是五年前的事情了 Star的比对速度是tophat的50倍,hisat更是star的1.2倍. stringTie的组装速度是cufflinks的25倍,但是内存消耗却不到其一半. Ballgown在差异分析方面比cuffdiff更高的特异性及准确性,且时间消耗不到cuffdiff的千分之一 Bowtie2+eXpress做质量控制优于tophat2+cufflin