tags： Trimmomatic NGS fastq NGS 原始數(shù)據(jù)過(guò)濾對(duì)后續(xù)分析至關(guān)重要，去除一些無(wú)用的序列也可以提高后續(xù)分析的準(zhǔn)確率和效...
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NGS 數(shù)據(jù)過(guò)濾之 Trimmomatic 詳細(xì)說(shuō)明
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RNA-seq用hisat2、stringtie、DESeq2分析一、安裝軟件 1、HISAT2 將reads比對(duì)到基因組上 2、StringTie 將比對(duì)好的reads進(jìn)行拼裝并預(yù)計(jì)表達(dá)水平 3、SAM to...
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StringTie + DESeq2 進(jìn)行 RNA-seq 差異基因分析按：RNA-seq 流程非常多樣化，每一個(gè)步驟可選工具都非常多。我的選擇是 StringTie 進(jìn)行組裝取得 read counts 數(shù)值，DE...
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Bioconductor做生信分析入門(mén)介紹（下）這是我聽(tīng)B站鯪魚(yú)不會(huì)飛視頻（R與Bioconductor的入門(mén)課）里的筆記哦~ 介紹AnnotationHub包 如何下載公共數(shù)據(jù)并將不同版本的...
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F檢驗(yàn)與T檢驗(yàn)
為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計(jì)結(jié)果推論至總體時(shí)所犯錯(cuò)的概率，我們會(huì)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)家所開(kāi)發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。 什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P值或...
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轉(zhuǎn)錄組差異分析金標(biāo)準(zhǔn)-Limma-voom實(shí)戰(zhàn)劉小澤寫(xiě)于19.3.11Limma作為差異分析的“金標(biāo)準(zhǔn)”最初是應(yīng)用在芯片數(shù)據(jù)分析中，voom的功能是為了RNA-Seq的分析產(chǎn)生的。詳細(xì)探索一...
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RNA-seq摸索：4. edgeR/limma/DESeq2差異基因分析→ggplot2作火山圖→biomaRt轉(zhuǎn)換ID并注釋請(qǐng)一定看這里：寫(xiě)下來(lái)只是為了記錄一些自己的實(shí)踐，當(dāng)然如果能對(duì)你有所幫助那就更好了，歡迎大家和我交流 差異分析流程: 1 初始數(shù)據(jù) 2 標(biāo)準(zhǔn)化(n...
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零代碼差異表達(dá)分析, DESeq,limma,edgeR一網(wǎng)打盡
作為一個(gè)生物學(xué)家(zha)，差異表達(dá)分析似乎是一項(xiàng)必備的技能。然鵝對(duì)于一個(gè)沒(méi)有任何編程基礎(chǔ)的生物學(xué)家，寫(xiě)代碼是那么神秘莫測(cè)而又遙不可及，讓人腦殼...
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學(xué)習(xí)limma: Linear Models for Microarray and RNA-Seq Data一、簡(jiǎn)介 limma應(yīng)用于RNA-seq數(shù)據(jù)時(shí)，read counts被轉(zhuǎn)換為log2-counts-per-million（logCPM）?？?..
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ggpubr包學(xué)習(xí)筆記之輕松修改圖形參數(shù)簡(jiǎn)介 越學(xué)習(xí)包ggpubr越感覺(jué)其功能強(qiáng)大，本文主要講解一下如何修改圖形參數(shù)，我們知道ggplot2有著十分強(qiáng)大的繪圖功能，但是其參數(shù)之復(fù)雜足以...
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