如何从DGEList操作计数矩阵？ - 腾讯云开发者社区

图片来源:Sarah Boswell, Director of the Single Cell Sequencing Core at HMS 单细胞RNA-seq工作流程 scRNA-seq方法将确定如何从测序...计数矩阵的生成我们将首先讨论此工作流的第一部分，即从原始测序数据生成计数矩阵。我们将重点介绍基于液滴的方法所使用的3‘端测序，如inDrops、10X Genomics和Drop-Seq。 ?...对于许多scRNA-seq方法，从原始测序数据到生成计数矩阵都将经历相似的步骤。 ?...结果输出是一个按基因计数的细胞矩阵： ? 图片来源：extracted from Lafzi et al....使用计数矩阵，我们可以浏览和筛选数据，只保留质量较高的细胞。 ---- 注：以上内容来自哈佛大学生物信息中心（HBC）的教学团队的生物信息学培训课程。

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单细胞计数矩阵是如何生成的？（二）

(一)】后，介绍scRNA-seq的表达矩阵是如何生成。后续实战分析内容，请关注下方公众号： 1....流程 scRNA-seq方法将确定如何从测序读数中解析条形码和 UMI。因此，尽管一些具体步骤会略有不同，但无论采用何种方法，总体工作流程通常都会遵循相同的步骤。...计数矩阵首先讨论此工作流程的第一部分，即从原始测序数据生成计数矩阵。将重点关注基于液滴的方法使用的 3' 端测序，例如 inDrops、10X Genomics 和 Drop-seq。...对于许多 scRNA-seq 方法，从原始测序数据生成计数矩阵经历的步骤类似。 alevin[1] 是一个命令行工具，用于估计 scRNA-seq 数据的表达，其中转录物的 3' 末端被测序。...结果输出是一个细胞的基因计数矩阵：计数矩阵矩阵中的每个值表示来自相应基因的单元格中的读取数。使用计数矩阵，可以探索和过滤数据，只保留高质量的单元格。

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单细胞系列教程：计数矩阵是如何生成的？（二）

导读本文将介绍scRNA-seq的表达矩阵是如何生成。1....流程scRNA-seq方法将确定如何从测序读数中解析条形码和 UMI。因此，尽管一些具体步骤会略有不同，但无论采用何种方法，总体工作流程通常都会遵循相同的步骤。...计数矩阵首先讨论此工作流程的第一部分，即从原始测序数据生成计数矩阵。将重点关注基于液滴的方法使用的 3' 端测序，例如 inDrops、10X Genomics 和 Drop-seq。...对于许多 scRNA-seq 方法，从原始测序数据生成计数矩阵经历的步骤类似。图片alevin 是一个命令行工具，用于估计 scRNA-seq 数据的表达，其中转录物的 3' 末端被测序。...结果输出是一个细胞的基因计数矩阵：图片矩阵中的每个值表示来自相应基因的单元格中的读取数。使用计数矩阵，可以探索和过滤数据，只保留高质量的单元格。

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【流程】使用limma、Glimma和edgeR，RNA-seq数据分析易如反掌

得到的DGEList对象中包含一个计数矩阵，它的27179行分别对应唯一的Entrez基因标识（ID），九列分别对应此实验中的每个样品。...为了简单起见，我们从我们的DGEList对象x的列名中删去了GEO样品ID（GSM*）。...对象中的第二个数据框名为genes，用于存储与计数矩阵的行相关联的基因水平的信息。...需要注意的是，从整个DGEList对象中取子集时同时删除了被过滤的基因的计数和其相关的基因信息。过滤后的DGEList对象为留下的基因保留了相对应的基因信息和计数。下方给出的是绘图所用代码。...当操作DGEList对象时，voom从x中自动提取文库大小和归一化因子，以此将原始计数转换为log-CPM值。

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miRNA分析流程学习(二)TCGAmiRNA数据三大R包整合差异分析再学习

countData = exp：使用基因表达计数矩阵 exp。colData = colData：指定样本的元数据。...results(): 是 DESeq2 包中的一个函数，用于从 dds 对象中提取差异表达分析的结果。 contrast 参数: 用来指定要比较的组别。...(counts=exp)：使用 edgeR 包创建一个 DGEList 对象，exp 是表达矩阵，其中行是基因，列是样本。...design 矩阵，Group 是实验设计中的分组信息。这个矩阵用来指示不同样本属于哪些实验组。...voom 会对计数数据进行方差稳定化转换，并计算权重，同时使用量化标准化方法对数据进行归一化。

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一日一技：enumerate如何从任意数字开始计数

我们知道，在Python中，如果要在迭代列表的同时对迭代次数进行计数，可以使用 enumerate关键字： a = ['x','y','z'] for index,char in enumerate(a...下标为: 0，值为: x 下标为: 1, 值为: y 下标为：2, 值为: z 但在现实生活中，计数一般是从1开始的，而Python里面计数是从0开始的。...但实际上， enumerate可以接受第二个参数，用来指定从哪个数字开始计数： a = ['x','y','z'] for index,char in enumerate(a,start = 10):

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limma做RNAseq差异分析

limma是一个很强大的用于分析芯片的R包，也可以用于RNA-Seq的差异分析以两个组比较为例：首先输入count表达矩阵，这里也跟其他差异分析R包一样，不要输入已经标准化的数据。...archives/115/ library(limma) library(edge) counts <- read.csv("raw_counts.csv",row.names = 1) #Creates a DGEList...dge_counts DGEList(counts = counts,remove.zeros = T) #Calculate normalization factors to scale the...voom()作用是原始counts转换为logCPM值，将所有计数加0.5，以避免取对数零。然后，将logCPM值矩阵进行标准化。...在运行voom（）之前，应对counts矩阵进行过滤以除去counts非常低的基因。为此，可以使用edgeR包中的filterByExpr函数。 ?

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RNA-seq入门实战（五）：差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较

承接上节 RNA-seq入门实战（三）：在R里面整理表达量counts矩阵和 RNA-seq入门实战（二）：上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon 正式分析前先进行目录设置...counts与txi的获取见 RNA-seq入门实战（三）：在R里面整理表达量counts矩阵和 RNA-seq入门实战（二）：上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与...DGEList构建与过滤低表达基因 dge DGEList(counts=counts, group=group) keep.exprs <- filterByExpr(dge) #自动筛选过滤低表达基因...(counts) ## 表达矩阵DGEList构建与过滤低表达基因 dge DGEList(counts=counts) keep.exprs 矩阵后续分析大同小异，公众号推文在：解读GEO数据存放规律及下载，一文就够解读SRA数据库规律一文就够从GEO数据库下载得到表达矩阵

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跟小新老师学转录组的第四天

数据标准化上游定量得到的原始count表达矩阵：raw count。数据标准化-why？计数结果的差异的影响因素：落在参考区域上下限的read是否需要被统计，按照什么样的标准进行统计。...从箱线图中不仅可以查看单个样品表达水平分布的离散程度，还可以直观地比较不同样品整体表达水平图片小提琴图 ## 2.样本表达总体分布-小提琴图 p2 <- p + geom_violin() +...，能反映样品中基因的整体表达模式图中不同颜色的曲线代表不同的样品，横坐标表示对应样品 log2(cpm+1)的对数值，纵坐标表示概率密度图片样本之间的相关性 ####层次聚类树 # 魔幻操作，一键清空...图片差异表达分析 1.创建设计矩阵和对比 2.构建edgeR的DGEList对象，并归一化，拟合模型 3.提取分析结果并筛选显著差异基因 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors...对象 DEG DGEList(counts=filter_count, group=factor(group_list)) # 归一化基因表达分布 DEG <-

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「Workshop」第四十期常用的差异分析方法

R语言中可以用t.test函数进行t检验从某小学六年级抽取10名学生，其身高(单位：cm),是否认为该学校六年级平均身高130cm?...tumor',ncol(tumor_sample)),rep('normal',ncol(normal_sample))) edgeR ---- 对于edgeR的分析流程而言，我们需要输入的数据包括：表达矩阵...（counts）分组信息（group）拟合信息（design）：指明如何根据样本的分组进行建模 edgeR默认使用 trimmed mean of M-values (TMM) 计算文库的scale...keep_gene DGElist) > 1 ) >= 2 ## 自定义 table(keep_gene) DGElist DGElist[ keep_gene,..., keep.lib.sizes = FALSE ] DGElist DGElist ) DGElist DGElist

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漫话：如何给女朋友解释为什么计算机从0开始计数，而不是从1开始？

他认为，使用左闭右开的表达方式，当下标从 1 开始时，下标范围为 1 从 0 开始时则是 0 <= i < N；而显然后面这种表达式更加漂亮、优雅一些。...计数表示偏移量很多人学习编程都是从C语言开始的，那么，C语言就是一个典型的0-base语言（以0作为计数的开始），其实，这一约定早在BCPL时代就是这样的了。...在C语言还不叫C语言，还叫BCPL的时候，他的作者马丁·理察德就设计了数组从0开始的索引方式。...开始的（1-based indexing），而对Python语言有巨大影响的另一门语言，C语言的索引则是从0开始的。...特别是当两个切片操作位置邻接时，第一个切片操作的终点索引值是第二个切片的起点索引值时，太漂亮了，无法舍弃。

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LeetCode 85 | 如何从矩阵当中找到数字围成的最大矩形的面积？

题意给定一个只包含0和1的数字矩阵，要求在这个矩阵当中找到一个由1组成的最大面积的矩形，返回这个面积。...题解还是老规矩，我们从最简单的方法入手，一点点推导出最佳的思路。暴力首先最简单的当然是暴力，这题让我们寻找一个矩形，直接寻找矩形是有点麻烦的。...在这题当中我们可以对01的数字矩阵也做这么一个类似的变形，将从底部开始连续延伸的1的数量看成是竖直摆放的矩形的高度，这样我们这题就可以使用上一题的思路进行求解了。...,"0","1","0","0"], ["1","0","1","1","1"], ["1","1","1","1","1"], ["1","0","0","1","0"] 比如说上面这个矩阵就可以转变为...[4, 0, 0, 3, 0]，其实就是我们一列一列看，从最低处往上连续的1的数量。

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limmavoom，edgeR，DESeq2分析注意事项，差异分析表达矩阵与分组信息

edgeR是专门针对转录组数据开发的，limma包最早是用来进行芯片数据的差异分析，对转录组数据差异分析的功能是后来添加的，表达矩阵的构建方法直接使用edgeR包中的DGEList函数。...： > dge DGEList(counts=exprSet) > dge An object of class "DGEList" $counts...> DEG DGEList(counts=exprSet,group=factor(group_list)) > DEG An object of class "DGEList" $...DESeqDataSet使用示例：从SummarizedExperiment流程中产生的数据导入 > library(airway) > data(airway) > ddsSE <- DESeq2::...Sample BioSample > DESeqDataSetFromMatrix使用示例：从count矩阵中构建DESeqDataSet： > colData <- data.frame(row.names

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差异分析②

差异表达分析创建一个设计矩阵和对比在这项研究中，我们感兴趣的是看到哪些基因在三种细胞群体之间的不同水平上表达。在我们的分析中，假设基础数据是正态分布的，假设线性模型符合数据。...为了开始，设计矩阵与细胞群体和测序泳道（批次）信息一起建立。...Basal-LP, BasalvsML = Basal - ML, LPvsML = LP - ML, levels = colnames(design)) contr.matrix 从计数数据中去除杂波...已经显示，对于RNA-seq计数数据，方差并不依赖于平均值13 - 原始计数或转换为对数CPM值时，情况属实。...在DGEList对象上运行时，voom通过自动从x本身提取库大小和规范化因子，将原始计数转换为log-CPM值。

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转录组差异分析方法整理(deseq2，edgeR，limma_voom)

GSE213615"load(file = paste0(proj,".Rdata")) # 这里的赋值是为了方便后面的分析过程exprSet DGEList...函数创建一个边缘回归（edgeR）的数据对象d DGEList(counts=exprSet, group= group_list)# 使用cpm计算每个基因的Counts...即 contrast=c(-1, 1)），计算出每个基因的似然比检验（Likelihood Ratio Test）统计量lrt 从...assign")# [1] 1 1# attr(,"contrasts")# attr(,"contrasts")$`factor(group_list)`# [1] "contr.treatment"# 使用DGEList...函数创建一个edgeR的数据对象dgedge DGEList(counts=exprSet)# 计算并应用标准化因子（Normalization Factors）dge <- calcNormFactors

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Linux操作系统从BIOS到bootloader是如何运行的

操作系统一般都会在安装在硬盘上，在 BIOS 的界面上。你会看到一个启动盘的选项。启动盘有什么特点呢？它一般在第一个扇区，占 512 字节，而且以 0xAA55 结束。...BIOS 完成任务后，会将 boot.img 从硬盘加载到内存中的 0x7c00 来运行。由于 512 个字节实在有限，boot.img 做不了太多的事情。...如果从硬盘启动的话，这个扇区里面是 diskboot.img，对应的代码是 diskboot.S。...在这个函数里面，grub_show_menu() 会显示出让你选择的那个操作系统的列表。

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3款经典转录组测序差异分析R包的一致性如何

关于这个交集基因作者使用了一个韦恩图展示，如下所示： DESeq2, EdgeR and Limma的交集学徒作业做起码10个转录组测序数据的表达量矩阵的 DESeq2, EdgeR and Limma...下面给出来一个示例代码: step1:表达量矩阵整理 # 魔幻操作，一键清空 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) library(data.table...edgeR做差异分析 load(file = 'symbol_matrix.Rdata') symbol_matrix[1:4,1:4] exprSet = symbol_matrix d DGEList...group_list)) colnames(design)=levels(factor(group_list)) rownames(design)=colnames(exprSet) design dge DGEList

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如何高效实现矩阵乘？万文长字带你从CUDA初学者的角度入门

Tiling：如何做矩阵分块？即如何将一个巨大的矩阵乘任务合理的分配到 GPU 的不同线程上。 Thread 级优化：在 Thread 这个维度，我们能做什么优化？...由此我们可以看出，朴素的矩阵乘实现方法无论从延迟和带宽上都无法满足需要。...这一点会在后面讨论如何具体实现，大致思想也是局部性的原理，只不过这次是将数据从 shared memory 保存到寄存器，从而实现使用更高速的缓存计算的目的。那是否我们取分块越大越好呢？那也不一定。...但这一部分的大致思路基本已经介绍完毕了，动手能力强的同学现在就可以自己试试如何写一个高效矩阵乘了！...而本文中采用 128-bit 也就是 16B 读取，那么一个 warp 会分成 4 次操作读取，每次操作只有 1/4 warp 工作。

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转录组测序结果分析

目的：选出关键基因 / 风险分数计算）模型预测和评估（ROC曲线 / C-index）差异分析的起点： counts矩阵,行名是symbol-reads计数数据拿不到count数据如何让做差异分析...数据下载方式不同，是否是count矩阵，行名需要是基因名，分组信息如何获取。不同的数据，数据整理的终点不同，但起点不同，所以代码不同，不通用。...保存数据save(exp,Group,proj,clinical,file = paste0(proj,".Rdata"))没有正常样本怎么做差异分析1.和Gtex联合分析；2.不做T-N差异分析；3.从GEO...dge)design 操作fit 如何调整表达矩阵的顺序，让tumor和normal各成一簇。

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差异分析①

# Organising sample information samplenames <- substring(colnames(x), 12, nchar(colnames(x))) #截取x从第十二位到末尾的名字...duplicated(genes$ENTREZID),] x$genes <- genes x 数据预处理从原始尺度转换对于差异表达和相关分析，基因表达很少在原始计数水平上考虑，因为文库测序的深度更大会导致更高的计数...尽管可以使用RPKM和FPKM值，但CPM和log-CPM值可以单独使用计数矩阵计算，并且足以用于我们感兴趣的比较类型。...这里使用edgeR中的cpm函数将原始计数转换为CPM和log-CPM值，其中对数转换使用先前计数为0.25来避免采用零对数。...使用DGEList对象时，这些规范化因子会自动存储在x $ samples $ norm.factors中。

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从原始数据到计数矩阵

单细胞计数矩阵是如何生成的？（二）

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