# 导入元数据文件 # 使行名称与 countdata 中的 sampleID 相匹配 metadata 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。...(ddsMat_rlog)$Replicate), row.names = colData(ddsMat_rlog)$sampleid ) # 指定要用来注释列的颜色。...Volcano # 从 DESeq2 结果中收集倍数变化和 FDR 校正的 pvalue ## - 将 pvalues 更改为 -log10 (1.3 = 0.05) data <- data.frame...通路可视化 Pathview 是一个包，它可以获取显著差异表达基因的 KEGG 标识符，还可以与 KEGG 数据库中发现的其他生物一起使用，并且可以绘制特定生物的任何 KEGG 途径。
差异基因的生物学功能富集分析，除GO和KEGG外，另一种较为稳妥的生物学功能数据库注释是GSEA方法，研究者可以针对特定的通路基因进行研究，再加上基因的表达热图更为直观！...（下面演示一个批量运行的示例） 这里，我们用最经典的airway这个转录组测序数据集里面的表达量矩阵和分组信息，走标准的差异分析后，对基因进行logFC的排序，然后走kegg数据库的gsea注释，选取特定通路进行...[[2]] ****读取数据 library(airway) #Biocductor R包为三种：1.功能函数包2.数据包3.注释包（芯片基因之间的转换） #此为中的一种，为数据包 data(airway...(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...# up_kegg 是自己挑选好的通路 library(pheatmap) #对通路的里面的基因拿去热图可视化 pro = 'up' print(pro) dir.create('G:/编程/生信菜鸟团学徒练习
2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(monocle3) 3示例数据 寻找随着细胞轨迹进而变化的基因是做伪时分析的最终目的。.../packer_embryo_colData.rds") gene_annotation <- readRDS("....label_branch_points=FALSE) 这次，我们用一下啊graph_test()函数，设置neighbor_graph="principal_graph"测试轨迹上相似位置的细胞是否具有相关的表达...FALSE) 6寻找基因模块 gene_module_df <- find_gene_modules(cds[pr_deg_ids,], resolution=c(10^seq(-6,-1))) 这里是注释的每组细胞类型中的聚合模块分数...(agg_mat) <- stringr::str_c("Module ", row.names(agg_mat)) pheatmap::pheatmap(agg_mat,
下载数据 紧跟群主的TCGA视频课程，从UCSC的XENA下载LUSC表达矩阵，临床信息，探针注释GMT文件！...T1-4期患者样本分别与正常样本差异分析的阈值：log2FC=1,FDR=0.01 T1-4期患者样本分别与正常样本差异分析结果 cdRNA:19814个基因里有5573个共同差异基因 lncRNA:7656...基因注释GMT文件把mRNA矩阵注释拆分成了coding RNA和lncRNA表达矩阵。...::pheatmap(cor(exprSet)) # 组内的样本的相似性应该是要高于组间的！...#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
该软件包旨在识别与单个细胞或样品之间染色质可及性的可变性相关的基序或其他基因组注释。 R包安装 if (!...counts_filtered, annotations = motif_ix) 02 变异性 使用函数plotVariability计算每个motif或注释在感兴趣的细胞或样本中的变异性...函数 getSampleCorrelation 首先删除高度相关的注释和低可变性注释，然后计算剩余注释之间的相关性。...sample_cor <- getSampleCorrelation(dev) library(pheatmap) pheatmap(as.dist(sample_cor), annotation_row...，ATAC-seq处理后的fragments文件(过滤重复和低质量数据), DNAse-seq实验结果，以及基因组注释(例如motif位置)。
SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 但是转录组测序的表达量矩阵批次效应的处理...dim(rawcount) # 获取分组信息 group_list colData(airway)$dex group_list # 过滤在至少在75%的样本中都有表达的基因 keep <-...) # 每次都要检测数据 exprSet[1:6,1:6] table(group_list) pheatmap(cor(exprSet)) batch=paste0('b',rep(1:2,each...使用DESeq2的时候去除批次 其实代码超级简单： exprSet=ct_with_batch suppressMessages(library(DESeq2)) (colData colData = colData,design = ~ group_list) # 第二步，进行差异表达分析 dds2 <- DESeq(dds) # 提取差异分析结果
今天在学习redis的时候，发现vim打开redis.conf配置文件的时候，#注释起来的代码是蓝色的，阅读起来很不方便。 ? ?...于是我研究了一下，发现SecureCRT中注释的颜色还是可以更改的，方法如下： 1.在根目录下执行 vim ~/.vimrc 如果没有 .vimrc 文件就直接新建一个 2.在这个文件中追加一行代码
=Biobase::pData(pasillaGenes) coldata coldata[,c("condition","type")] rownames(coldata) coldata)) coldata$type coldata$type) coldata$type coldata...$type) colnames(cts)=rownames(coldata) coldata cts[1:4,1:4] 表达矩阵和表型信息如下： > coldata condition...还可以绘制样本相关性热图啦： library("pheatmap") library("RColorBrewer") sampleDists <- dist(t(assay(vsd))) sampleDistMatrix...colors <- colorRampPalette( rev(brewer.pal(9, "Blues")) )(255) pdf("heatmap.pdf", height = 4, width = 5) pheatmap
/cao_l2_colData.rds") gene_annotation <- readRDS("..../cao_l2_rowData.rds") 还是前面一套老操作，具体的就不讲述了，不清楚的翻看之前的教程吧。...函数graph _ test ()使用了一个来自空间自相关分析的统计数据，称为Moran’s I。...Module ", row.names(agg_mat)) colnames(agg_mat) <- stringr::str_c("Partition ", colnames(agg_mat)) pheatmap...::pheatmap(agg_mat, cluster_rows=T, cluster_cols=T,
## 表达矩阵来自于R包： airway if(F){ library(airway) data(airway) exprSet=assay(airway) group_list=colData...pheatmap::pheatmap(cor(exprSet),annotation_col = tmp) dim(exprSet) exprSet=exprSet[apply(exprSet,...::pheatmap(M,annotation_col = tmp) pheatmap::pheatmap(M,annotation_col = tmp,filename = 'cor.png')...library(pheatmap) pheatmap(scale(cor(log2(exprSet+1)))) } 很明显可以看到， 组内的样本的相似性应该是要高于组间的！...https://github.com/jmzeng1314/GEO/tree/master/airway_RNAseq 差异基因后是不是也可以批量GO/KEGG数据库注释呢？
文章目录 前言 一、打开需要进行版权标注的类 二、进入配置页面 三、编辑配置信息 四、测试 总结 ---- 前言 我们在使用 IDE——Ecilpse 进行开发，需要注明版权信息的时候，如果不更改默认设置的话...，在注释块 @author 的内容就是电脑系统默认的，例如下图所示。...说明：${user}属性默认取值是我们本地管理员的 user 信息。 例如联想电脑默认取 lenovo。我们将${user}属性更改为我们需要标注的作者信息即可。 ?...四、测试 我们再次点击一个类进行注释，即可看到@auther的信息已经更换为我们设置成的取值，如下图所示： ?...---- 总结 本文我们掌握了如何在 Eclipse 中修改注释的版权信息，这样我们就无需每次手动去调整了。那么同学，你是否会在 IDEA 里面修改注释的版权信息呢？
是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。...M=cor(exprSet) # 可以看到这里的相关系数并不完全符合样本分组的 pheatmap::pheatmap(M,annotation_col = tmp) ?...，最后确定取top500基因 M=cor(exprSet[sortGs[1:500],]) pheatmap::pheatmap(M,annotation_col = tmp) 现在得到的相关性系数就符合样本的分组了...pheatmap(cbind(M,M1)) 如果是芯片表达矩阵，因为样本数量太多，而且分组很复杂，所以相关性聚类结果会没那么简单。...，所以相关系数并不能完全反应样本本身的分组信息 pheatmap::pheatmap(M,annotation_col = tmp) ?
数据清洗 ---- 提高数据清洗的能力，将会很大程度的提高你做分析数据的速度，可能有的人还是习惯用Excel来清洗数据，但是我建议能用代码的尽量用代码解决,数据清洗思路也很重要，一定要清楚你的目标，然后思考可能实现的途径...基因注释 ---- lncRNA注释还是有挺多方法的，gencode上的文件同样可以可以来注释，至于哪些类型的注释是属于lncRNA需要自己查看相关的资料 ---- # 加载包 # ----------...stringsAsFactors = FALSE) #禁止chr转成factor library(rtracklayer) library(dplyr) library(tidyr) library(pheatmap...) # 构建基因注释的GTF文件 # --------------------------------------------------------------------------------...- data.frame(row.names=colnames(exprSet_lncRNA), group_list=group_list)) pheatmap
热图 就是很热的图，会冒火的那种~~~ 直接上代码 library(pheatmap) library(RColorBrewer) library(ggsci) library(DESeq2) vsd.T...1000) mat <- assay(vsd.T[ topVarGenes, ]) mat <- mat - rowMeans(mat) #设置行列名 anno.1 colData...n = 10, alpha = 0.9)(10) ann_colors <- list(State=c(Mesenchymal="#756EF8FF",Proneural="#FC7D7FFF")) pheatmap...1000这个数字自己看心情调整吧mat colData...(vsd.T.1)[, c("condition")])这句中"condition"的condition就是DESeq2准备的coldata中那个列名，这个名字错了会错pheatmap(mat.1, annotation_col
https://mp.weixin.qq.com/s/UsDC-t1j7NHaLTnI6xCATQ图片monocle3与PAGA有点类似，在UMAP图上显示轨迹图，没有了树状的结构。...1.创建monocle对象sobj：Seurat对象cell_type：已经注释好了细胞类型orig.ident：批次信息sobj_embed：UMAP降维信息，是数据框，行名是细胞，有两列分别对应两个维度...坐标cds_embed colData$reducedDims$UMAPcds@int_colData$reducedDims$UMAP colData(cds)$cell_type)agg_mat pheatmap::pheatmap
热图 就是很热的图，会冒火的那种图~~~数据挖掘文章必备 少废话，直接上代码 软件平台：R（3.4.3）library(pheatmap)library(RColorBrewer)library(ggsci...1 & padj < 0.01)mat.1 <- assay(vsd.T.1[rownames(resSig_P), ])mat.1 <- mat.1 - rowMeans(mat.1) 选取区分明显的基因做热图...TRUE),1000)mat <- assay(vsd.T[ topVarGenes, ])mat <- mat - rowMeans(mat) 设置行列名 anno.1 colData...这个数字自己看心情调整吧3mat colData...(vsd.T)[, c("condition")])这句中"condition"的condition就是DESeq2准备的coldata中那个列名，这个名字错了会错5pheatmap(mat.1, annotation_col
图片 https://mp.weixin.qq.com/s/UsDC-t1j7NHaLTnI6xCATQ monocle3与PAGA有点类似，在UMAP图上显示轨迹图，没有了树状的结构。...1.创建monocle对象 sobj：Seurat对象 cell_type：已经注释好了细胞类型 orig.ident：批次信息 sobj_embed：UMAP降维信息，是数据框，行名是细胞，有两列分别对应两个维度...坐标 cds_embed colData$reducedDims$UMAP cds@int_colData$reducedDims$UMAP <- sobj_embed[rownames...(cds)), cell_group = colData(cds)$cell_type ) agg_mat <- aggregate_gene_expression(cds, gene_module_df..., cell_group_df) row.names(agg_mat) <- stringr::str_c("Module ", row.names(agg_mat)) pheatmap::pheatmap
#RSEM定量后直接生成FPKM，无需标准化#RNA-seq下游-1有些混乱，重新整理#与原文存在差异的原因是原文mRNA-seq要对注释gtf文件对进行过滤甲基化区域和polyA尾以及原文用的hg19...下游分析-2"output: html_documentdate: "2023-10-26"---R Markdown#RSEM定量后直接生成FPKM，无需标准化#RNA-seq下游-1有些混乱，重新整理#与原文存在差异的原因是...= coldata,design = ~condition)##countData用于说明数据来源，colData用于说明不同组数据的实验操作类型，design用于声明自变量，即谁和谁进行对比nrow...-3,3))#适合本文校正方法resNorm 与数据集...dds3 相关的结果或结果的名称resultsNames(dds3)## [1] "Intercept" "condition_treat_vs_control"summary
SRR316214.png 4 下载参考基因组及基因注释 RNA-seq(4):下载参考基因组及基因注释部分已经下载 5 序列比对：Hisat2 5.1 开始比对：用hisat2，得到SAM文件(5个小时...这次我换了Annotation包进行注释 7.1 载入数据（countData和colData） # 这一步很关键，要明白condition这里是因子，不是样本名称；小鼠数据有对照组和处理组，各两个重复...[1],"% variance")) + ylab(paste0("PC2: ",percentVar[2],"% variance")) + coord_fixed() library("pheatmap...(dds)[,c("condition","sizeFactor")]) # this gives log2(n + 1) ntd <- normTransform(dds) pheatmap(assay...Rplot.jpeg 9 DEGs的富集分析(功能注释）ClusterProfiler包 ##enrichment analysis using clusterprofiler package created
论点四：对于不同来源的的301个细胞，低覆盖度和高覆盖度得到的不同基因表达量估值的平均相关性为0.91 ?...0 1.3115300 0 # 或者使用assays head(assays(fluidigm)$cufflinks_fpkm) 看完表达矩阵，少不了的是样本的注释信息...，这些就存放在了：colData中 # 包含了太多的信息，如果你直接使用colData(fluidigm)，会得到眼花缭乱的结果 # 于是可以先大体看看有哪些类 names(metadata(fluidigm...对相关性进行初步的可视化 exprSet <- mtx_back > dim(exprSet) [1] 16759 99 pheatmap::pheatmap(cor(exprSet)) # 注意...：cor函数计算的是列与列间的相关系数 ?
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