)#加载数据 exprSet=assay(airway)#获取表达矩阵，默认airway获取表达矩阵就是assay，没有原因的 colnames(exprSet)#看表达矩阵的列名 dim(exprSet...)#查看表达矩阵的维度 View(exprSet) #设定分组信息 group_list=colData(airway)[,3]#得出分组信息 tmp=data.frame(group_list)#把group_list...向量变为数据框tmp row.names(tmp)=colnames(exprSet) #把tmp的行名改为exprSet的列名 exprSet=exprSet[apply(exprSet,1,function...(countData =exprSet, colData = colData, design = ~group_list) #countData为表达矩阵，colData样本特点内涵分组信息，design...,]#把res排序 head(resOrdered) DEG=as.data.frame(resOrdered)#把差异分析结果变为数据框 DESeq2_DEG=na.omit(DEG)#删除差异分析中缺少值的结果
因为数据只有不同批次和疾病分组两类表型信息，所以只能设置批次为校正变量和疾病为生物学处理变量。在处理前，先对数据进行过滤处理以及存成ExpressionSet格式的数据对象。.../ReduceBatchEffect/mus.combatseq.RDS", compress = TRUE)Result : 校正结果不理想，可能是没有设置好cov.mat的原因，或许我应该尝试...limma+removeBatchEffect 该函数最开始针对芯片数据设计，我在应用该函数时候没有考虑到该因素，导致输入的是count data，最后返回的结果没有任何的变化，因此是错误的示范。...countData: 表达矩阵colData: 样品分组信息表design: 实验设计信息，conditions必须是colData中的一列DESeq2提出的量化因子标准化方法已经考虑到不同批次的样本可能存在批次效应的问题...每个细胞的量化因子(size factor)是所有基因与其在所有样品中的表达值的几何平均值的比值的中位数。由于几何平均值的使用，只有在所有样品中表达都不为0的基因才能用来计算。
= 1) # 从列标识符中删除 .bam 和 '..' colnames(countdata) <- gsub(".bam", "", colnames(countdata), fixed = T)...# 导入元数据文件 # 使行名称与 countdata 中的 sampleID 相匹配 metadata <- read.delim("example/metadata.txt", row.names...DESeq2对象 根据计数和元数据创建 DESeq2 对象 # - countData : 基于表达矩阵 # - colData : 见上图 # - design : 比较 ddsMat <- DESeqDataSetFromMatrix...注释基因symbol 经过比对和总结，我们只有带注释的基因符号。要获得有关基因的更多信息，我们可以使用带注释的数据库将基因符号转换为完整的基因名称和 entrez ID 以进行进一步分析。...设置矩阵以考虑每个基因的 EntrezID 和倍数变化 # 删除没有任何 entrez 标识符的基因 results_sig_entrez <- subset(results_sig, is.na(entrez
欢迎大家关注全网生信学习者系列： WX公zhong号：生信学习者 Xiao hong书：生信学习者 知hu：生信学习者 CDSN：生信学习者2 介绍 差异分析在转录组数据分析中占据着举足轻重的地位，是揭示基因表达变化的关键步骤...本文旨在深入探讨这些常用差异分析R包的特点、优劣，以及它们与t检验/Wilcox秩和检验（Wilcox-rank-sum test）在差异分析结果上的异同点。...在差异分析结果上，DESeq2、limma和edgeR与t检验/Wilcox秩和检验之间存在一定的异同点。...； 在基因的平均标准误基础上，使用经典贝叶斯算法缩小基因组间比较结果的最大最小标准误差； 提取最终差异结果。...另外edgeR的假阳性太高； DESeq2在计算标准化因子时耗时太久，但它的标准化因子相对来说最合理； 三种方法得到的差异基因不是完全重叠的，但再提取它们所有的差异基因log2Foldchange值做相关性分析
GSE126548-分组差异并不大 使用RNA-Seq分析肺癌患者原发肿瘤中的基因表达差异，比较了有脑转移和没有脑转移的两组患者，以寻找不同表达的基因和潜在的信号通路 Data processing:...，则基础平均值（baseMean）列将为零，对数2倍差异估计值、p值和调整后的p值都将被设置为NA。...如果一行包含一个具有极端计数异常值的样本，则p值和调整后的p值将被设置为NA。这些异常计数值由Cook距离检测到。自定义离群值过滤和替换离群值计数并进行重新拟合的功能描述如下。...如果一行被自动独立过滤器过滤掉，因为其平均归一化计数较低，则只有调整后的p值将被设置为NA。自主过滤的描述和自定义方法如下。...，并没有自己作原发组对照，也可能是这个原因，数据集的作者并没有发表相关文献 根据数据集的描述信息和数据集被使用信息，我们在一篇被撤回的文章中找到了该数据集使用的来自TCGA的对照样本 RETRACTED
或者更直观点说，这条通路下的基因表达水平在实验处理后是上升了呢，还是下降了呢?由于没有采用有效的统计学手段去分析某条通路下的差异基因的总体变化趋势，这使得传统的富集分析结果无法回答这些问题。...排序之后的基因列表其顶部可看做是上调的差异基因，其底部是下调的差异基因。可用于判断某条通路在某组样本中是激活还是抑制！...symbol"] #匹配counts行名对应的symbol table(duplicated(symbol)) #统计重复基因名 ****使用aggregate根据symbol列中的相同基因进行合并...(counts,'Group.1') View(counts) ****差异分析 #加载包 library(DESeq2) #第一步，构建DESeq2的DESeq对象 group_list = c(rep...$padj),]) head(DEG_DESeq2) #去除差异分析结果中包含NA值的行 DEG_DESeq2 = na.omit(DEG_DESeq2) DEG_DESeq2['Gapdh',] *
这种计算方式的缺点是容易受到极高表达且在不同样品中存在差异表达的基因的影响；这些基因的打开或关闭会影响到细胞中总的分子数目，可能导致这些基因标准化之后就不存在表达差异了，而原本没有差异的基因标准化之后却有差异了...(upperquartile, UQ)是样品中所有基因的表达除以处于上四分位数的基因的表达值。...选定一个样品为参照，其它样品中基因的表达相对于参照样品中对应基因表达倍数的log2值定义为M-值。随后去除M-值中最高和最低的30%，剩下的M值计算加权平均值。...每一个非参照样品的基因表达值都乘以计算出的TMM。这个方法假设大部分基因的表达是没有差异的。...在模型中考虑batch effect并没有在数据矩阵中移除bacth effect，如果下游处理时，确实有需要可以使用limma包的removeBatchEffect来处理。
，除非导出**分隔符包括空格，逗号，制表符（tab）,csv是一个逗号分隔的纯文本文件，它的后缀没有意义，也有可能实际上是一个制表符分割的tsv改变文件名而来的，此时用csv打开会报错，该知识点用于防止部分代码中错误应用.../则为上一级）#文件是由生成它的函数决定的，不是由后缀决定的，save为csv实际上还是一个Rdata#readr包可以实现base包中的类似功能library(data.table)#其中的fread...)ncol(df1)rowname输出行名，colname输出列名*注意没有"s"，善用Tab可以防止错误rownames(df1)colnames(df1)数据框取子集"$"取子集df1$gene为对数据框...3.筛选test中，Species列的值为a或c的行test[test$Species %in% c("a","c"),]#注意本题至少有三个问题，第一是值a，c为字符型，要加""，第二是向量是c()不是...rownames(a)<-paste0("flower",1:5);a##是rownames不是rowname，可见tab的重要性#再次说明1：5可以换为1:nrow(a)# 4.探索列表取子集l[2]
描述层记录各个地理区域的名称、ID、编号、简写、iOS编码等信息，可以通过data@data来获取描述曾数据框。...SF数据特点 最大特点hi是，他将每一个行政区划所对应的几何边界点封装成一个list对象，这条记录就像其他普通的文本记录一样，被排列在对应行政区划描述单元中 使用sf包的st_read()函数导入的空间数据对象完全是一个整齐的数据结构...，这些行列中包括了描述层和几何多边形的边界点信息。...SP_id和type两列 rowid<-rownames(data1) #获取rowname,用于我们后面合并构造key值,其值为0，1，2....10 data1$id<-rowid #...此时data1多了一列id,值为0-10 polydata<-fortify(dataProjected) #将SP数据转换为数据框，polydata包括7列long,lat,order,hole
human lung adenocarcinoma 所以我设置的学徒作业是：下载TCGA数据库中LUSC的转录组信号值矩阵，LUSC病人分成了4类T1-4亚型分别与Normal组做差异分析，就是3*4...下面让我们一起看看一个优秀学徒的表演，该学徒很久以前在我们这里分享过他跨专业进入生信学习圈子的感悟：在华大工作五年还不如生信技能树3天？...ID，得到表达矩阵及分组信息 用基因探针GMT文件注释拆分mRNA表达矩阵成cdRNA(编码蛋白的基因)和lncRNA表达矩阵 注意TCGA上对表达矩阵的格式说明，DESeq2差异分析是对count值表达矩阵...#输出：差异分析结果、火山图 #构建colData (condition存在于colData中，是表示分组的因子型变量) countData <- floor(dat) colData...DEG <- as.data.frame(resOrdered) DEG <- na.omit(DEG) #添加change列标记基因上调下调,在DESeq里FDR就是pdaj，所以要把
two kinds of data.png 关于上面两个表的说明 countData表示的是count矩阵，行代表gene，列代表样品，中间的数字代表对应count数。...which is the gene ID column). colData的行名与countData的列名一致（除去代表gene ID的第一列） 1 载入数据（countData和colData） >...> rownames(mycounts)<-mycounts[,1] #把带X的列删除 > mycounts<-mycounts[,-1] > head(mycounts)...file="All_results.csv") > table(res$padj<0.05) FALSE TRUE 14909 743 可见，一共445个genes上调，625个genes下调，没有离群值...获取padj（p值经过多重校验校正后的值）小于0.05，表达倍数取以2为对数后大于1或者小于-1的差异表达基因。
anaconda是包管理工具，可以将软件作为其包进行安装管理，并且可以设置多个环境，方便不同依赖环境的软件在同一台机器安装。安装anaconda方法见网上教程。...HGNC ID是HGNC数据库分配的基因编号，每一个标准的Symbol都有对应的HGNC ID 。我们可以用这个编号，在HGNC数据库中搜索相关的基因。例如：HGNC:11998。...，可以替代表达值。...("SampleID") dat_assay.cln % rownames_to_column("tmp") %>% dplyr::select(c(tmp, rownames...("tmp") %>% arrange(tmp) %>% column_to_rownames("tmp") %>% t() %>% data.frame() -> dat2# heatmap library
最好的教程在《生信技能树》，这话一点不假，跟着做就对了，下载TCGA数据有好多种方法，本次我尝试了最原始的方法，直接从网站下载。...在对话框中写入图中红线所示文字，等一会就会开始下载文件。 ? 下载好后在文件夹中就会看到很多的文件夹 ?...把这些下载的文件先复制在一个rawdata文件中，这些文件都是一个个独立的文件夹，还不能直接用，需要合成到一个文件中，后期操作需要在R中实现。...3 GEO数据 接下来是GEO数据库数据的下载分析了。 最开始还是按着技能树的视频及代码做了处理，但是在处理过程中就一直出错，这里就不赘述了。...下面是健明老师提供的代码，“大神一出手就知有没有”这话一点不错，现在还在学习摸索中，希望早日能写出这样的代码。
热图美化 上一期的绘图命令中，最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转，最后出来的图比较难看。...而且对数转换后，数据还保留着之前的变化趋势，不只是基因在不同样品之间的表达可比 (同一行的不同列)，不同基因在同一样品的值也可比 (同一列的不同行) (不同基因之间比较表达值存在理论上的问题，即便是按照长度标准化之后的...只是在选择异常值标准时需要根据实际确认。 ? 非线性颜色 正常来讲，颜色的赋予在最小值到最大值之间是均匀分布的。...调整行的顺序或列 如果想保持图中每一行的顺序与输入的数据框一致，需要设置因子的水平。这也是ggplot2中调整图例或横纵轴字符顺序的常用方式。...data_rowname <- rownames(data) data_rowname <- as.vector(rownames(data)) data_rownames <- rev(data_rowname
与RNA测序转录本差异分析相比，基因水平的差异表达分析更稳健，并且在实验上更可行。...(tmp$padj),]) head(DEG_DESeq2) # 联系之前的内容DEseq2和edge会存在p值为0的情况 # 去除差异分析结果中包含NA值的行 DEG_DESeq2 =...Top differentially expressed"的转录本: 差别很大 但可能是由于这是在转录水平上 手动查看我们的转录本差异表达结果中的top，发现排第一的ENST00000343067...power = sft$powerEstimate # 若无向网络在power小于15或有向网络power小于30内，没有一个power值使 # 无标度网络图谱结构R^2达到0.8且平均连接度在100...# 在这里，使用dim(textMatrix)函数来设置textMatrix的维度， # 其行数和列数与模块与表型相关性的矩阵相同，以确保文本正确地添加到每个网格中。
温故知新 R语言 - 入门环境Rstudio R语言 - 热图绘制 (heatmap) R语言 - 基础概念和矩阵操作 R语言 - 热图简化 热图美化 上一期的绘图命令中，最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转...而且对数转换后，数据还保留着之前的变化趋势，不只是基因在不同样品之间的表达可比 (同一行的不同列)，不同基因在同一样品的值也可比 (同一列的不同行) (不同基因之间比较表达值存在理论上的问题，即便是按照长度标准化之后的...只是在选择异常值标准时需要根据实际确认。 非线性颜色 正常来讲，颜色的赋予在最小值到最大值之间是均匀分布的。...", width=8, height=12, units=c("cm"),colormodel="srgb") 调整行的顺序或列 如果想保持图中每一行的顺序与输入的数据框一致，需要设置因子的水平。...data_rowname <- rownames(data) data_rowname <- as.vector(rownames(data)) data_rownames <- rev(data_rowname
palindrome 模式允许切除的最短接头序列为 8bp（默认值），palindrome 模式去除与 R1 完全反向互补的 R2（默认去除），上述命令中已省略； ILLUMINACLIP:...mismatches>:::：参数中还剩余第五个没有说...被丢弃的 reads 数会被统计在 Trimmomatic 日志的 dropped reads 中。...(colData) %in% colnames(countData)) countData <- countData[, rownames(colData)] all(rownames(colData...代码中需要用到的输入数据：py文件。
通过上图得到的三个重要信息： 数据下载链接 样本数：1217 count值计算方法：log2(count+1) 下载好样本信息及表达矩阵的数据之后，我们就可以开始处理数据了。...(phenotype_colnames <- asN.data.frame(colnames(phenotype_file))) ## 三阴性乳腺癌的患者不表达ER，PR，Her2，所以先检查一下样本信息中的这三列...118个tnbc样本，接下来就可以用在表达矩阵中取出这些样本了 从Xena下载到的矩阵不是可以直接用的，我们要先把它处理一下 library(data.table) a=fread('TCGA-BRCA.htseq_counts.tsv...个tnbc样本中成对的样本，## 即，同一个tnbc病人既有正常样本，又有肿瘤样本的表达信息 load('tnbc_s.Rdata') tnbc_p=substring(tnbc_s,1,12) all_p...KEGG通路几乎没有差异，说明三个方法找到的差异基因很一致 # 挑选显著表达差异的基因热图可视化看看效果 load(file = 'tnbc_paired_exprSet.Rdata') load('TCGA-BRCA-mRNA-DEG_results.Rdata
针对featureCounts的输出文件 在R中读取featureCounts的输出文件，提取Length和对应的geneid信息，再按照counts中的rowname（geneid）匹配排序，即可进行后续的...forcats library(data.table) #可多核读取文件 a1 <- fread('counts.txt', header = T, data.table = F)#载入counts，第一列设置为列名...官方更推荐使用EffectiveLength进行后续的分析，它结果中的TPM值也是根据EffectiveLength计算的。...y[1]:y[2] }) #输出exon长度值的所有元素 length(unique(unlist(tmp))) #去重复并统计exon长度元素的数量...在没有上游原始输出文件的情况下，也可以采取直接从gtf文件中计算的方法，获取每个基因的非冗余外显子总长度得到基因有效长度。
下面复制粘贴就可以运行的代码 转录组测序的表达量矩阵大家应该是都不陌生了，基本上和芯片技术拿到的表达量矩阵后续分析大同小异，我们有系列教程， 公众号推文在： 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读...dim(rawcount) # 获取分组信息 group_list <- colData(airway)$dex group_list # 过滤在至少在75%的样本中都有表达的基因 keep <-.../data/Step01-airwayData.Rdata") 因为这个 airway数据集默认是没有批次效应的，如下所示： rm(list = ls()) options(stringsAsFactors...，可以在使用DEseq2做转录组测序差异分析的时候顺便去除批次效应，得到的差异基因仍然是有效果的。...但是，如果对我们人为的引入了批次效应的表达量矩阵走常规差异，就是： exprSet=ct_with_batch # 加载包 library(DESeq2) # 第一步，构建DESeq2的DESeq对象
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