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    基于count数据的基因差异表达分析万能代码

    从付费上来说,该视频教程的反应是很良好的。也说明差异分析是很普通的分析了。...主要是该教程是介绍R教程后,为学习我R语言视频的粉丝们录制的视频,学习差异分析的同时顺便巩固R语言,所以该教程介绍处理TCGA数据集的时候,很多R基础函数的应用都在里面。...时间久了,数据处理方面过时了,因为TCGA数据库发生重大更新,所以教程在处理数据部分已经不适用。当然,数据处理部分我也写了数据库更新后,我也分享了数据库更新后相关数据的处理的代码。...getTCGA_RNAseq_data = function(dataPath,json,data_type){ ###从json文件获取信息 metadata_json <- rjson::...这里我再写这个教程,就是为了随后的分析简单化。 我前面的的分析都是基于TCGA来讲解,分组是按照肿瘤和正常来进行差异分析的。前面的介绍也说过差异分析的3个包:limma、DESeq2和edgeR包。

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