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非模式物種的一種簡單版的go，kegg富集 -
2021-11-16：基因富集方法比較介紹 從集合角度考慮同一類型基因的功能性區(qū)別，這也是基因富集分析的出發(fā)點(diǎn)。單個(gè)基因解析生物學(xué)功能還是偏弱，說服力不夠。 過表達(dá)分析ORA富集基因...
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如何優(yōu)雅展示GO富集結(jié)果圖片好像加載不出來，可移步：https://blog.csdn.net/qq_38774801/article/details/11495256...
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富集分析的原理與實(shí)現(xiàn)
一般做完差異分析都會(huì)做這一步，目的是找到差異基因富集到的通路，進(jìn)而與生物學(xué)意義聯(lián)系起來。具體的統(tǒng)計(jì)方法很簡單，這篇筆記里面的代碼可以從零搭建一個(gè)...
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3大差異分析r包：DESeq2、edgeR和limma做差異分析需要的數(shù)據(jù)：表達(dá)矩陣和分組信息TCGA的數(shù)據(jù)只要表達(dá)矩陣就夠了，因?yàn)槠銽CGA的樣本ID比較特殊，樣本ID的第14和15位是>=10還...
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GSVA + limma進(jìn)行差異通路分析
一般我們做GSEA都是先進(jìn)行差異基因分析，然后取差異倍數(shù)排序結(jié)果進(jìn)行GSEA。但如果你沒有條件進(jìn)行差異基因分析也可以進(jìn)行GSEA，這就是ssGS...
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一文極速讀懂 KEGG 數(shù)據(jù)庫
目錄 一、介紹 在進(jìn)行生物學(xué)實(shí)驗(yàn)或者生物信息的學(xué)習(xí)中，都會(huì)聽說KEGG富集分析，而且該方法在高通量測序分析中已然成為數(shù)據(jù)分析中必不可少的一環(huán)。 ...
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edgeR對表達(dá)量矩陣進(jìn)行基因表達(dá)差異分析通過前期的基因定量，我們通過**RSEM**或者Kallisto這些工具得到了每個(gè)基因或者轉(zhuǎn)錄本的表達(dá)量矩陣。輸出的矩陣包含了基因以及在各個(gè)樣本...
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GSEA-基因集富集分析1.為什么寫？ 網(wǎng)上教程一抓一大把，有的能重復(fù)，有的不能重復(fù)不了，很多原因。別人能做的不代表你能復(fù)制，實(shí)踐出真知。 不做搬運(yùn)工，只寫有用的，防止...
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「代碼記錄」WGCNA篇Nov 21, 2019更新 => 修正部分function代碼，實(shí)現(xiàn)了導(dǎo)出gene2module 目的 最近有個(gè)項(xiàng)目又準(zhǔn)備跑WGCNA，...
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