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首页DESeq2
Transcriptomics

DESeq2差异基因分析和批次效应移除

基因表达标准化 不同样品的测序量会有差异,最简单的标准化方式是计算 counts per million (CPM),即原始reads count除以总reads数乘以1,000,000。 这种计算方...
11月03日12,006评论DESeq2 批次效应
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Transcriptomics

使用DESeq2进行差异表达分析

下载完原始数据,比对以及构建DESeqDataSet对象等一系列使用前准备完成后,我们便可以使用DESeq2进行后续的差异表达分析了。由于DESeq2的原理和内部的处理方法非常复杂,因此本文暂时不涉及...
04月16日2,287评论DESeq2
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Transcriptomics

DESeq2使用前准备

DESeq2是比较常用的bulk RNA-seq分析软件,也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据。DESeq2基于负二项分布的模型对count table进行数据处理,因此需要的输入...
09月16日1,263评论DESeq2
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Transcriptomics

别再用DEseq2和edgeR进行大样本差异表达基因分析了

读博那几年,闲着没事就喜欢做各种软件的测试对比。有时候几个转录组样本非得用两三个差异分析方法都做一遍。严谨起来就给它们之间求一个交集,狡猾起来就谁的结果「更好」就用谁(想必你也是这么做的)。 2021...
07月22日2,171评论DESeq2 差异基因
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Transcriptomics

用DESeq2包来对RNA-seq数据进行差异分析

差异分析的套路都是差不多的,大部分设计思想都是继承limma这个包,DESeq2也不例外。 DESeq2是DESeq包的更新版本,看样子应该不会有DESeq3了,哈哈,它的设计思想就是针对count类...
04月15日27,0133RNA-seq 差异表达
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Transcriptomics

简单使用DESeq2/EdgeR做差异分析

DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析,主要也是用于RNA-Seq数据,同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据。 这两个都属于R包,其相同点在于都是对count da...
01月22日265评论DESeq2 edgeR
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Transcriptomics

从spike-in到DESeq2:文库normalization

最近在处理一批RNA-seq的数据,里面混入了spike-in。利用spike-in矫正之后,样本A的基因表达量普遍比样本B的基因表达量高3-5倍,这和我所熟知的背景知识是一致的。 但是当我使用DES...
09月05日223评论DESeq2 Normalization
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