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基因芯片数据挖掘分析表达差异基因

=(m1j,m2j,…,mGj)表示在第j个条件下各基因的表达水平(即一张芯片的数据); 元素mij表示第基因i在第j个条件下(绝对)基因表达数据。 若未达到M,有两种方法处理,一是以0或者用基因表达谱中的平均值或中值代替,另一个是分析基因表达谱的模式,从中得到相邻数据点之间的关系,据此利用相邻数据点估算得到缺失值(类似于插值)。 填补缺失值(k临近法):利用与待补缺基因距离最近的k个临近基因的表达值来预测待填补基因的表达值。 ? 3)提取芯片数据的表达值:由于芯片数据的小样本和大变量的特点,导致数据分布呈偏态、标准差大。 4)芯片数据的归一化:经过背景处理和数据清洗处理后的修正值反映了基因表达的水平。 5) 差异基因表达分析: 经过预处理,探针水平数据转变为基因表达数据。为了便于应用一些统计和数学术语,基因表达数据仍采用矩阵形式。 ? A.芯片数据的差异分析主要包括三种方法: 1.

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limma对基因芯片数据基因差异表达分析

>suppressPackageStartupMessages(library(CLL))

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    基因芯片数据分析(四):获取差异表达基因

    基因芯片当中提取生物学的信息需要合理的统计学方法。人们已经为优化传统统计学方法在基因芯片方面的应用做出了多年的努力。 但是直到现在,最主要的努力依然还是依据实验设计的差别,用统计学方法提取出差异表达的基因,然后再转回使用实验的方法去验证这个结果。 使用limma来分析差异表达的基因,主要分几步走: 读取数据 预处理数据 构建实验设计矩阵 使用线性模型估计差异表达的倍数 使用贝叶斯平滑标准差 试用不同的参数来输出差异表达基因结果。 因为前面几篇文章已经介绍了读取数据以及预处理的相关知识,这里我们直接使用Dilution数据来进行示例。 往期文章 基因芯片数据分析(一):芯片数据初探 基因芯片数据分析(二):读取芯片数据 基因芯片数据分析(三):数据质控 数据预处理 library(affydata) data(Dilution)

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    基因芯片数据分析

    biocLite("affyPLM") > library(affyPLM) > library(CLL) > data("CLLbatch") > Pset <- fitPLM(CLLbatch)#对数据集进行回归计算 左上图为原始图像,右上图为权重图,左下图为残差图,右下角为残差符号图 1 什么是RLE箱线图 相对对数表达(RLE)箱线图可以反映对照组和实验组之间,大部分基因的表达量是否保持一致,RLE定义为一个探针组在某个样品的表达值除以该探针组在所有样品中表达值的中位数后取对数 RNA降解是影响芯片数据质量的重要因素,RNA是从5端开始降解,理论上5端的荧光强度低于3端的荧光强度,降解曲线的斜率越小,说明降解的越少;反之越多。 affy) > library(RColorBrewer) > library(CLL) > data("CLLbatch") > data.deg <- AffyRNAdeg(CLLbatch)#获取降解数据 CLL10需去除 >CLLbatch<CLLbatch[,match(c("CLL10.CEL","CLL1.CEL","CLL13.CEL"),sampleNames(CLLbatch))]#从CLL数据集中去除样品

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    基于全基因组的基因家族分析(1):数据准备

    1.基因组下载网站介绍 Sol Genomics Net:茄科基因组网络,里面包括了很多物种的基因组测序结果:番茄,土豆,茄子等。 而且基因组更新最快,搜索了一下发现NCBI番茄基因组和Phytozome番茄基因组为ITAG2.4,而SGN已经是最新版本的ITAG3.2,当然以前的版本也都存在,特别方便。 而Phytozome要下载这些数据居然还要注册,真的有点烦,偷偷告诉你,SGN貌似也要注册(这个大家应该都没有什么问题,就直接跳过)。 而且在后面分析基因家族的时候,会出现家族数量相差比较大,可能有10个左右的差距,新版本的基因会多。 SGN完整版基因组 2.序列相关文件下载 基础文件一般我们下载4个:CDS.fa、Protein.fa、GFF.gff3和Genome.fa # 小编在home目录下新建sra目录,所有数据都放在这个目录里面

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    GTEx:基因型和基因表达量关联数据

    GTEx全称如下 Genotype-Tissue Expression 该项目对来自人体多个组合和器官的样本,同时进行了转录组测序和基因分型分析,构建了一个组织特异性的基因表达和调控的数据库。 RNA seq 通过illumina Truseq试剂盒构建polyA+文库,采用Hiseq 2000/2500进行测序,对于下机数据,采用STAR进行比对,参照选择的是gencode V19版本的gtf alignment picard markduplicate BQSR indel realign haplotypeCaller 3. eQTL 通过FastQTL软件进行cis-eQTL分析,将基因型和基因表达量进行关联 通过官网可以查看基因表达量和eQTL分析的结果,以TP53为例,每个基因给出了以下3个层级的表达量 Isoform Expression Exon Expression Junction Expression 所有的分析结果可以通过官网进行下载,GTEx数据库不仅仅是一个正常组织的基因表达量数据库,其eQTL分析的策略更值得我们借鉴。

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    基因芯片数据分析(三):数据质控

    基因芯片的数据质量介绍 基因芯片的质量控制有很多种手段,有针对每一个芯片本身的,也有针对组内差异小于组间差异的。 经过PCA分析之后,平行实验所提供的基因芯片数据应该聚扰在一起,而不同设计的实验所提供的基因芯片数据应该分离。这可以帮助我们很快的识别出一组平行实验当中,有哪些数据是可靠的,而哪些数据可以被放弃。 下面我我以affydata包中的数据为例简单介绍芯片数据的质控。 经过gcrma处理数据之后,我们发现,数据中值基本为0,头尾的偏离也都被修正了。反过来说,我们对数据绘制MA plot可以直观化地显示实验数据进入下一步分析比较时的可靠性。 经过PCA分析之后,平行实验所提供的基因芯片数据应该聚扰在一起,而不同设计的实验所提供的基因芯片数据应该分离。这可以帮助我们很快的识别出一组平行实验当中,有哪些数据是可靠的,而哪些数据可以被放弃。

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    表型数据基因数据--聚类分析

    下面看一下利用基因型SNP数据进行PCA计算,以及可视化的分析。 很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。 可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。 可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据基因数据: 共有3个品种A,B,C,共有412个个体。 ,将其转化为0,1,2的形式 2,计算G矩阵 3,计算PCA的特征向量和特征值 4,根据特征值计算解释百分比 5,根据特征向量和品种标签,进行PCA的绘制 绘制代码如下: 首先,使用plink命令,将基因数据转化为 读取数据 m012 = fread("plink.raw") # 保留FID,IID和基因数据 g012 = m012[,-c(3:6)] dim(g012) fid = g012$FID iid

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    基因融合检测数据库介绍

    基因融合指的是两个或者多个基因的部分序列结合到一起形成了一种新的基因。 随着高通量测序的发展,我们可以利用二代测序的数据来鉴定出发生在不同疾病当中的融合基因,所以也就出现了很多来寻找融合基因数据库。今天就来给大家介绍几个融合基因查询的数据库。 ? 那么庞大的测序量,只要是有新的共同量分析的方法,肯定有人用这个数据来进行分析的。这个TumorFusions数据库就是基于TCGA的数据来预测融合基因数据库。 ? ChiTaRS 5.0 (http://chitars.md.biu.ac.il/index.html) 这个数据库算是很权威的数据库了,这个数据库可以检索人类,小鼠,果蝇,大鼠,斑马鱼,牛,猪和酵母八个物种的融合基因 同时数据库结合了多种检测数据,基本上这个算是目前很全的关于融合基因检测的数据库了。数据库的检索方式也很简单,这个大家一看就懂。限于文章的篇幅,我们就不介绍了(主要是这个数据库的界面,看着乱。。。) ?

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    Baseline工程把基因数据

    Google X 实验室开始了 Baseline“基线”项目,大量收集人类基因组标本并利用大数据合成一份完美的健康人类基因图谱,为多种疾病的提早发现及治疗提供前提。 Google将通过第三方的隐私过滤得到匿名的基因组信息。下一步将把实验群体扩大到数千人,获得更多更广的基因数据。 康拉德认为基线工程处在刚刚起步阶段,基因图谱的制作和分析是一项极其艰难的工作,我们对于DNA,蛋白,酶类间的相互关系和外界的影响知之甚少,但随着掌握的数据量增多,依赖Google 强大的大数据计算能力, 研究者们可以从海量的基因数据中获得生物标记(biomarker)的规律,而这些生物标记将对预防,治疗,制药领域产生强大的引领和促进作用。 获得大量的基因数据

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    基因芯片数据质量控制

    CLL15.CEL检出率38.89%明显低于其他样品,actin3/actin5远大于3,而且没有检测BioB,判定数据无效。

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    怎么分析和展示RNAseq基因表达数据基因的相关性

    介绍 TCGA是癌症基因组分析中相当流行的数据库,针对里面数据的挖掘结果、软件工具发表了许多CNS文章,不过现在已经被整合进GDC数据平台了。 今天的分析用的就是TCGA肺腺癌的数据集(TCGA-LUAD),可以点击这里进入UCSC的数据集资源库下载。 RNAseq的结果中包含了数万个基因的表达值,而我们往往感兴趣的只是少数。 基于一些先验知识,我们可能想要查看某些基因之间的相关性如何,以辅助构想这些基因之间的关系模式是怎样的。一种非常直观的办法是对基因两两建立回归模型(线性回归或者广义线性回归)。 这样需要画的图和构建的模型根据你想要查看基因数的变化会有很多变化,虽然可以通过循环之类的方式实现,但我并不推荐。懒人表示喜欢简单易懂的,有一种非常简约的办法:构造基因表达的相关系数矩阵,然后展示它。 构建一个函数来实现展示基因表达量相关性的功能,它主要完成3件事情,根据输入参数提取出进行分析的数据集,将这个数据集作为参数传入corrgram函数,然后将生成的图形输出。

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    从单细胞基因表达数据推断细胞特异性基因调控网络

    01简介 基因调控网络(GRN)表示的是基因在生物过程中如何相互调控。从基因表达数据推断GRN是一个具有挑战性的问题。单细胞基因表达数据已被用于推断GRN,其中每个细胞作为一个样本。 然而,由于这些数据集中的时间点数量通常较少,并且每个时间点只能测量一组细胞的批量基因表达数据,因此可能无法检测到某些网络重构活动。 最近,GCGM已被用于从单细胞基因表达数据,尤其是scRNA-seq数据中构建GRN。与GGM相比,GCGM解释了单细胞基因表达数据的非高斯性。 对于后一步,第一个模拟器生成多变量高斯(基因表达)数据,第二个模拟器是从BoolODE修改而来,使用带有非线性希尔函数的微分方程生成基因表达数据。 2.2 BoolODE模型模拟数据测试 作者使用模拟器生成了5个具有线性轨迹的数据集和5个具有分叉轨迹的数据集,其中包含不同的随机种子。每个数据集有1000个细胞和20个基因

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    基因芯片数据分析(一):芯片数据初探

    关于芯片数据分析,我们之前的文章:基因芯片数据挖掘分析表达差异基因中也介绍过芯片的基础知识,这里我们将使用R系统性的讲解芯片的数据分析。 从本文开始,我们将系列性讲解基因芯片数据分析,下面简单对基因芯片的知识进行简单的概述,作为前面文章的一个补充。 比如说,基因芯片可以检测几十个gene marker在细胞样品中的表达量。现在最常见的是用于整个基因组的表达量分析。 在上世纪九十年代,2维的具有现代意义的基因芯片才在实验室里诞生。基因芯片自问世以来,已经有超过23年(至2014年)了。 这里不解释代码的含义,后面我们的教程会讲解,这里只是让大家对基因芯片数据分析有一个初步的认识。 处理Affymetrix的微阵列 ## 安装分析所需要的软件包。

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    肿瘤基因组测序数据高级分析--肿瘤基因组测序数据分析专栏

    简介 大多数肿瘤基因组综述类文章,对于数据分析部分只是介绍了基础分析部分,也就是从原始的 fastq 文件通过质控、比对、GATK流程、Call 变异最后得到 vcf 文件和拷贝数变异的结果就结束了。 显著突变基因与驱动突变基因 首先明确一下,在很多文章中,显著突变基因与驱动突变基因经常没有严格区分开来。这里也不做严格区分。 首先,将多个肿瘤样本的突变数据聚集在一起,然后计算每个基因的分数和 p 值。选择显着性阈值来控制错误发现率 (FDR),超过此阈值的基因则被报告为显着突变。 最初TMB通过全外显子测序(WES)进行检测表征,其本质上认为基因突变仅限于外显子(编码区);后来也有很多文章基于特定 Panel 数据评估 TMB,或者基于 ctDNA 数据评估 bTMB等,原理都一样 肿瘤基因数据得到的突变结果,可以进行肿瘤新抗原预测,主要用到的工具有:pTuneos、Neoantigen-dev、 NetMHCPan、OptiType、pVAC-Seq、ASNEO等 局部显著性拷贝数变异

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    基因芯片数据分析(一):芯片数据初探

    关于芯片数据分析,我们之前的文章 基因芯片概述 简单地讲,基因芯片就是一系列微小特征序列的(通常是DNA探针,也可能是蛋白质)的集合,它们可以被用于定性或者定量检查样品内特异分子的成份。 比如说,基因芯片可以检测几十个gene marker在细胞样品中的表达量。现在最常见的是用于整个基因组的表达量分析。 在上世纪九十年代,2维的具有现代意义的基因芯片才在实验室里诞生。基因芯片自问世以来,已经有超过23年(至2014年)了。 下图为历年来提交至Gene Expression Omnibus数据库的主流芯片厂商的芯片数据统计分布图(数据截止日期为2014年3月1日)。 这里不解释代码的含义,后面我们的教程会讲解,这里只是让大家对基因芯片数据分析有一个初步的认识。 处理Affymetrix的微阵列 ## 安装分析所需要的软件包。

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    基因芯片数据分析(二):读取芯片数据

    上一篇文章(基因芯片数据分析(一):芯片数据初探)中,我们对芯片数据分析进行了一下热身,接下来的文章我们就详细介绍,首先我们介绍分析过程中的第一步,数据的读取。 在microarray的处理中,第一步就是读取数据。无论是自己的保存在本地的数据,还是在线保存的数据,对于不同公司的芯片可以使用不同的软件包读取。 在这里,我们说的在线数据,主要是指保存在GEO (Gene Expression Omnibus) 数据库中的数据,当然GEO的数据可先下载后再读入。 在GEO数据库中保存有大量的microarray的原始数据。 许多文章在发表之前,作者为了提高文章的可重复性,都会将高通量的数据提交至GEO数据库当中,以方便审稿人以及公从读者调验。 本文以GSE46106数据为例,讲述如何从GEO上下载数据

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    【直播】我的基因组72:把基因检测芯片数据转为vcf格式

    这个需求比较少见,主要是因为有很多朋友都做了基因检测芯片数据,而芯片检测的结果只有4列,分别是dbSNP数据库ID号,染色体,坐标,还有基因型。 vcf文件的,vcf文件的详细介绍,我们以前讲过,就是 【直播】我的基因组28-必须要理解vcf格式记录的变异位点信息 #CHROM POS ID REF ALT QUAL 要想把基因检测芯片数据转为vcf格式就需要在充分理解vcf的基础上面再增加几个信息。 因为基因芯片的结果里面没有参考碱基是什么的信息,只有基因型,所以我们没办法判断纯合杂合或者突变。 #FORMAT=<ID=AO,Number=A,Type=Integer,Description="Alternate allele observation count"> 这里我们还是借用dbSNP数据库文件 (六):变异位点注释数据库的准备 那么很简单的一个perl程序就可以达成这个转换啦: open FH,"wegene.txt";while(<FH>){ chomp; @F=split;

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    国家基因库发布全球最大生菜种质基因资源数据

    本次发布的V1.0版本包括450份生菜资源的2亿条基因变异信息,同时提供生菜及野生近缘种的基因数据和种质信息。 样本-基因数据”三库一体的种质资源库建库服务,实现“种质资源 → DNA样本 → 基因数据 → 分子创新育种”全链路转化。 生菜综合数据库:db.cngb.org/lettuce/ LettuceDB V2.0版计划发布2500多份数据,同时还将建设多组学数据模块和基因组育种模块,依托基因组资源大数据,支撑生菜精准育种与我国蔬菜种业振兴 未来,结合种质资源与测序数据,国家基因库将建成“一站式”的功能基因组学数据库,为植物遗传资源智慧育种提供支持,促进植物遗传资源在粮食和农业等方面的研究与应用。 为了方便植物领域研究者查找和使用相关数据,国家基因库生命大数据平台(CNGBdb)收录/开发了多个植物科学数据库,并整理多种植物资源数据集。

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